Search Index for Documents
curl --request GET \
--url https://secureai.hiperai.ai/api/external/indexes/{indexName}/search \
--header 'Authorization: Bearer <token>'import requests
url = "https://secureai.hiperai.ai/api/external/indexes/{indexName}/search"
headers = {"Authorization": "Bearer <token>"}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer <token>'}};
fetch('https://secureai.hiperai.ai/api/external/indexes/{indexName}/search', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
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{
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"content": "Machine learning is a subset of artificial intelligence...",
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}
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}
}{
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"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}Knowledge Base & RAG
Busca Semântica no Índice
Search documents within an index using semantic search. Returns matching documents with relevance scores.
GET
/
indexes
/
{indexName}
/
search
Search Index for Documents
curl --request GET \
--url https://secureai.hiperai.ai/api/external/indexes/{indexName}/search \
--header 'Authorization: Bearer <token>'import requests
url = "https://secureai.hiperai.ai/api/external/indexes/{indexName}/search"
headers = {"Authorization": "Bearer <token>"}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer <token>'}};
fetch('https://secureai.hiperai.ai/api/external/indexes/{indexName}/search', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));{
"success": true,
"request_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"query": "What is machine learning?",
"results": {
"matches": [
{
"rank": 1,
"score": 0.85,
"source": "training",
"content": "Machine learning is a subset of artificial intelligence...",
"metadata": {
"page": 1,
"chunkIndex": 0,
"title": "Introduction to ML",
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}
}
],
"total": 5,
"top_k": 10
},
"index": {
"name": "my-knowledge-base",
"namespace": "user-60a7c8f5e8b4f5001f7a8c24-index-my-knowledge-base"
}
}{
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"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked",
"request_id": "req-abc123"
}Índice de pesquisa de documentos
Pesquise documentos em um índice usando pesquisa semântica.Ponto final
GET /indexes/{indexName}/search
Descrição
Pesquise documentos em um índice usando pesquisa semântica. Retorna documentos correspondentes com pontuações de relevância, classificados por relevância.Autenticação
Obrigatório: Chave APIAuthorization: Bearer sk-your-api-key-here
Parâmetros de caminho
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
indexName | corda | Sim | Nome do índice a pesquisar |
Parâmetros de consulta
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
query | corda | Sim | Texto da consulta de pesquisa |
top_k | inteiro | Não | Número máximo de resultados a devolver (1-50, predefinição: 10) |
min_score | flutuar | Não | Limite mínimo de pontuação de relevância (0,0-1,0, padrão: 0,0) |
Exemplo de solicitação
curl -X GET "https://{customer.name}.hiperai.ai/api/external/indexes/my-knowledge-base/search?query=What%20is%20machine%20learning?&top_k=10&min_score=0.5" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key-here"
const query = encodeURIComponent('What is machine learning?');
const response = await fetch(`https://{customer.name}.hiperai.ai/api/external/indexes/my-knowledge-base/search?query=${query}&top_k=10&min_score=0.5`, {
method: 'GET',
headers: {
'Authorization': 'Bearer sk-your-api-key-here'
}
});
const data = await response.json();
console.log('Total matches:', data.results.total);
data.results.matches.forEach(match => {
console.log(`Rank ${match.rank}: ${match.content.substring(0, 100)}... (score: ${match.score})`);
});
import requests
url = "https://{customer.name}.hiperai.ai/api/external/indexes/my-knowledge-base/search"
headers = {
"Authorization": "Bearer sk-your-api-key-here"
}
params = {
"query": "What is machine learning?",
"top_k": 10,
"min_score": 0.5
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
result = response.json()
print('Total matches:', result['results']['total'])
for match in result['results']['matches']:
print(f"Rank {match['rank']}: {match['content'][:100]}... (score: {match['score']})")
Resposta
Resposta de sucesso (200)
{
"success": true,
"request_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"query": "What is machine learning?",
"results": {
"matches": [
{
"rank": 1,
"score": 0.85,
"source": "training",
"content": "Machine learning is a subset of artificial intelligence that enables systems to learn and improve from experience without being explicitly programmed...",
"metadata": {
"page": 1,
"chunkIndex": 0,
"title": "Introduction to ML",
"documentId": "60a7c8f5e8b4f5001f7a8c26"
}
},
{
"rank": 2,
"score": 0.78,
"source": "training",
"content": "Machine learning algorithms build mathematical models based on training data to make predictions or decisions...",
"metadata": {
"page": 2,
"chunkIndex": 1,
"title": "Introduction to ML",
"documentId": "60a7c8f5e8b4f5001f7a8c26"
}
}
],
"total": 5,
"top_k": 10
},
"index": {
"name": "my-knowledge-base",
"namespace": "user-60a7c8f5e8b4f5001f7a8c24-index-my-knowledge-base"
}
}
Campos de resposta
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
success | booleano | Sempre verdadeiro para solicitações bem-sucedidas |
request_id | corda | Solicitar ID para rastreamento |
query | corda | A consulta de pesquisa usada |
results | objeto | Resultados da pesquisa |
index | objeto | Informações do índice |
Objeto de resultados
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
matches | matriz | Matriz de documentos correspondentes, classificados por relevância |
total | inteiro | Número total de correspondências encontradas |
top_k | inteiro | Valor top_k solicitado |
Corresponder objeto
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
rank | inteiro | Classificação do resultado (com base em 1) |
score | flutuar | Pontuação de relevância (0,0-1,0, quanto maior, mais relevante) |
source | corda | Identificador da origem do documento |
content | corda | Visualização do conteúdo (truncado para 500 caracteres) |
metadata | objeto | Metadados adicionais |
Objeto de metadados
| Campo | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
page | inteiro|nulo | Número da página (se for PDF) |
chunkIndex | inteiro|nulo | Índice de pedaços no documento |
title | string|nulo | Título do documento |
documentId | string|nulo | ID do documento |
Respostas de erro
400 Solicitação incorreta
{
"success": false,
"error": "Invalid request",
"message": "Missing or invalid query parameter"
}
401 Não autorizado
{
"success": false,
"error": "Invalid API key",
"message": "The provided API key is invalid or has been revoked"
}
403 Proibido
{
"success": false,
"error": "Access denied",
"message": "User doesn't have access to this index"
}
404 não encontrado
{
"success": false,
"error": "Index not found",
"message": "The specified index does not exist"
}
500 Erro interno do servidor
{
"success": false,
"error": "Search failed",
"message": "An error occurred during search"
}
Notas
- A pesquisa semântica usa similaridade vetorial para encontrar documentos relevantes
- Os resultados são classificados por pontuação de relevância (o mais alto primeiro)
- Use
min_scorepara filtrar resultados de baixa relevância - As visualizações de conteúdo são truncadas para 500 caracteres
- O parâmetro
top_klimita o número de resultados retornados - Os metadados incluem informações sobre a origem e localização do documento
Autorizações
API key authentication using Bearer token format.
Example: Authorization: Bearer sk-your-api-key-here
Parâmetros de caminho
Name of the index to search
Exemplo:
"my-knowledge-base"
Parâmetros de consulta
Search query text
Exemplo:
"What is machine learning?"
Maximum number of results to return (1-50, default: 10)
Intervalo necessário:
1 <= x <= 50Exemplo:
10
Minimum relevance score threshold (0.0-1.0, default: 0.0)
Intervalo necessário:
0 <= x <= 1Exemplo:
0.5

