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Search Index for Documents

Index de recherche de documents

Recherchez des documents dans un index à l’aide de la recherche sémantique.

Point de terminaison

Description

Recherchez des documents dans un index à l’aide de la recherche sémantique. Renvoie les documents correspondants avec des scores de pertinence, triés par pertinence.

Authentification

Obligatoire : clé API

Paramètres du chemin

Paramètres de requête

Exemple de demande

JavaScript/Node.js

###Python

Réponse

Réponse réussie (200)

Champs de réponse

Objet de résultats

Objet de correspondance

Objet de métadonnées

Réponses d’erreur

400 Requête incorrecte

401 Non autorisé

403 Interdit

404 Introuvable

500 Erreur de serveur interne

Remarques

  • La recherche sémantique utilise la similarité vectorielle pour trouver des documents pertinents
  • Les résultats sont triés par score de pertinence (le plus élevé en premier)
  • Utilisez min_score pour filtrer les résultats peu pertinents
  • Les aperçus du contenu sont tronqués à 500 caractères
  • Le paramètre top_k limite le nombre de résultats renvoyés
  • Les métadonnées incluent des informations sur la source et l’emplacement du document

Autorisations

Authorization
string
header
requis

API key authentication using Bearer token format. Example: Authorization: Bearer sk-your-api-key-here

Paramètres de chemin

indexName
string
requis

Name of the index to search

Exemple:

"my-knowledge-base"

Paramètres de requête

query
string
requis

Search query text

Exemple:

"What is machine learning?"

top_k
integer
défaut:10

Maximum number of results to return (1-50, default: 10)

Plage requise: 1 <= x <= 50
Exemple:

10

min_score
number<float>
défaut:0

Minimum relevance score threshold (0.0-1.0, default: 0.0)

Plage requise: 0 <= x <= 1
Exemple:

0.5

Réponse

Search completed successfully

success
boolean
Exemple:

true

request_id
string<uuid>
Exemple:

"550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"

query
string
Exemple:

"What is machine learning?"

results
object
index
object