向向量存儲添加新文本文檔

post

Create a new text document in a vector store.

Path parameters

vector-store-idstringRequired

The ID of the vector store.

Header parameters

x-api-keystringRequired

The API key for authentication.

Body

namestringOptional

The name of the document.

textstringOptional

The text content of the document.

Responses

201

Document created successfully.

application/json

post

HTTPcURLJavaScriptPython

POST /api/v1/vector-stores/{vector-store-id}/documents/create HTTP/1.1
Host: api.rememberizer.ai
x-api-key: text
Content-Type: application/json
Accept: */*
Content-Length: 29

{
  "name": "text",
  "text": "text"
}

201

Document created successfully.

{
  "id": 1,
  "name": "text",
  "type": "text",
  "vector_store": "text",
  "size": 1,
  "status": "text",
  "processing_status": "text",
  "indexed_on": "2025-07-09T11:30:15.329Z",
  "status_error_message": "text",
  "created": "2025-07-09T11:30:15.329Z",
  "modified": "2025-07-09T11:30:15.329Z"
}

示例請求

cURL

curl -X POST \
  https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/vs_abc123/documents/create \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "產品概述",
    "text": "我們的產品是一個創新的解決方案，用於管理向量嵌入。它提供與您現有系統的無縫集成，並提供強大的語義搜索功能。"
  }'

將 YOUR_API_KEY 替換為您的實際向量存儲 API 金鑰，並將 vs_abc123 替換為您的向量存儲 ID。

JavaScript

const addTextDocument = async (vectorStoreId, name, text) => {
  const response = await fetch(`https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/${vectorStoreId}/documents/create`, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'x-api-key': 'YOUR_API_KEY',
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      name: name,
      text: text
    })
  });
  
  const data = await response.json();
  console.log(data);
};

addTextDocument(
  'vs_abc123',
  '產品概述',
  '我們的產品是一個創新的解決方案，用於管理向量嵌入。它提供與您現有系統的無縫集成，並提供強大的語義搜索功能。'
);

將 YOUR_API_KEY 替換為您的實際向量存儲 API 金鑰，並將 vs_abc123 替換為您的向量存儲 ID。

Python

import requests
import json

def add_text_document(vector_store_id, name, text):
    headers = {
        "x-api-key": "YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "name": name,
        "text": text
    }
    
    response = requests.post(
        f"https://api.rememberizer.ai/api/v1/vector-stores/{vector_store_id}/documents/create",
        headers=headers,
        data=json.dumps(payload)
    )
    
    data = response.json()
    print(data)

add_text_document(
    'vs_abc123',
    '產品概述',
    '我們的產品是一個創新的解決方案，用於管理向量嵌入。它提供與您現有系統的無縫集成，並提供強大的語義搜索功能。'
)

將 YOUR_API_KEY 替換為您的實際向量存儲 API 金鑰，並將 vs_abc123 替換為您的向量存儲 ID。

路徑參數

參數	類型	描述
vector-store-id	字串	必填。 要將文件添加到的向量存儲的 ID。

請求主體

{
  "name": "產品概述",
  "text": "我們的產品是一個創新的解決方案，用於管理向量嵌入。它提供與您現有系統的無縫集成，並提供強大的語義搜索功能。"
}

參數	類型	描述
name	字串	必填。 文件的名稱。
text	字串	必填。 文件的文本內容。

回應格式

{
  "id": 1234,
  "name": "產品概覽",
  "type": "text/plain",
  "vector_store": "vs_abc123",
  "size": 173,
  "status": "處理中",
  "processing_status": "排隊中",
  "indexed_on": null,
  "status_error_message": null,
  "created": "2023-06-15T10:15:00Z",
  "modified": "2023-06-15T10:15:00Z"
}

認證

此端點需要使用 x-api-key 標頭中的 API 金鑰進行認證。

錯誤回應

狀態碼	描述
400	錯誤的請求 - 缺少必要欄位或格式無效
401	未授權 - API 金鑰無效或缺失
404	找不到 - 向量儲存庫未找到
500	內部伺服器錯誤

此端點允許您直接將文本內容添加到您的向量儲存庫中。這對於存儲可能不存在於文件格式中的信息特別有用，例如產品描述、知識庫文章或自定義內容。文本將自動處理為向量嵌入，使其可以通過語義相似性進行搜索。