> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.mka1.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Criar um armazenamento de vetores > Cria um novo repositório de vetores para armazenar e pesquisar através de embeddings de documentos. ## OpenAPI ````yaml https://apigw.mka1.com/speakeasy.json?language=pt-BR post /api/v1/llm/vector_stores openapi: 3.1.1 info: title: MKA1 API version: 1.1.0 description: >- A API MKA1 é uma API RESTful que fornece acesso à plataforma MKA1. Aprenda como começar a usar a API e o SDK TypeScript [aqui](https://mka1.apidocumentation.com/guides/getting-started). license: name: Proprietário servers: - url: https://apigw.mka1.com description: MKA1 API Gateway - url: / description: Relative server URL (configurable via SDK constructor) security: [] tags: - name: Resource Authorization description: >- Gerencie permissões para recursos LLM. Crie recursos, conceda/revoque permissões e exclua recursos. Apenas os proprietários dos recursos podem conceder, revogar ou excluir permissões. x-displayName: Autorização de Recurso - name: Embeddings description: >- Endpoints da API de incorporação de texto para gerar representações vetoriais de texto. Crie incorporações semânticas para busca, clustering e correspondência de similaridade usando vários modelos de incorporação. x-displayName: Incorporações - name: Feedback description: >- API de feedback do usuário para avaliar e comentar sobre as conclusões de chat. Coleta de classificações de positivo/negativo e feedback detalhado para melhorar as respostas do modelo e acompanhar a satisfação do usuário. x-displayName: Feedback - name: Images description: >- Pontos de extremidade da API de geração de imagens para criar imagens a partir de descrições de texto. Gere imagens com controle sobre tamanho, qualidade e estilo. x-displayName: Imagens - name: MCP Vault description: >- API do cofre MCP para armazenar configurações de servidor MCP de propriedade do usuário e credenciais criptografadas. Os agentes referenciam IDs de cofre para que os segredos sejam resolvidos apenas no momento da execução da ferramenta. x-displayName: Cofre MCP - name: Speech description: >- Pontos de extremidade da API de fala para processamento de áudio. Converta texto em fala com som natural (TTS) ou transcreva fala em texto (STT) em diferentes idiomas. x-displayName: Discurso - name: Usage description: >- API de rastreamento de uso e análise para monitoramento do consumo de tokens, contagem de solicitações e análise de custos. Veja estatísticas detalhadas por usuário, modelo e período de tempo. x-displayName: Uso - name: Extract description: >- API de extração de dados estruturados para extrair informações de arquivos. Defina esquemas JSON para extrair dados estruturados de imagens, PDFs e documentos. Suporta modelos de esquema reutilizáveis. x-displayName: Extração - name: Text Classification description: >- API de classificação de texto para categorizar textos em rótulos predefinidos. Use modelos de IA para classificar o conteúdo textual para análise de sentimento, categorização de tópicos e moderação de conteúdo. x-displayName: Classificação de Texto - name: Responses description: >- API de respostas com agentes para criar agentes de IA com uso autônomo de ferramentas. Crie assistentes conversacionais que podem usar pesquisa na web, operações de arquivos, geração de imagens, execução de código, simulação de uso de computador e integrações MCP. Suporta processamento em segundo plano, streaming e monitoramento de status em tempo real. x-displayName: Respostas - name: Files description: >- API de gerenciamento de arquivos para upload, armazenamento e gerenciamento de arquivos com expiração automática e integração com S3. Faça upload de arquivos que podem ser usados com Assistentes, Armazenamentos Vetoriais e outras funcionalidades. Os arquivos são armazenados no S3 com metadados rastreados no PostgreSQL. Suporta limpeza automática de arquivos expirados. x-displayName: Arquivos - name: Vector Stores description: >- API de armazenamento de vetores para armazenar e pesquisar documentos usando embeddings. Crie armazenamentos de vetores, faça upload de arquivos com divisão automática e geração de embeddings, e realize pesquisas semânticas. Os arquivos são processados de forma assíncrona usando fluxos de trabalho Temporais para durabilidade. Suporta limpeza automática de armazenamentos expirados e LanceDB para armazenamento eficiente de vetores. x-displayName: Armazenamentos de Vetores - name: Conversations description: >- API de gerenciamento de conversas para armazenar e recuperar o estado da conversa durante chamadas à API de Resposta. Crie conversas, adicione itens (mensagens do usuário, mensagens do assistente, mensagens do sistema) e mantenha o histórico da conversa. Suporta rastreamento de metadados e gerenciamento de estado de diálogo em múltiplas interações. x-displayName: Conversa - name: Guardrails description: >- API de diretrizes de segurança de IA para configurar moderação de conteúdo e políticas de segurança. Configure listas de palavras proibidas, detecção de injeção de prompts e prevenção de vazamento de prompts do sistema. As diretrizes aplicam-se a todas as solicitações de uma conta e podem ser testadas antes da implementação. x-displayName: Guarda-corpos - name: Models description: >- API de listagem de modelos para descobrir modelos disponíveis. Retorna IDs de modelos, propriedade e metadados de todos os modelos registrados no gateway. x-displayName: Modelos - name: Skills description: >- API de habilidades para gerenciar pacotes versionados de instruções e arquivos seguindo o padrão de Habilidades do Agente. Crie, versionar e baixe pacotes de habilidades reutilizáveis que incluam manifestos SKILL.md para ambientes de agentes. x-displayName: Habilidades - name: Chat Completions description: >- **Obsoleto: Use a API de Respostas (`/api/v1/llm/responses`) em vez disso.** Endpoints de conclusão de chat com suporte para streaming, chamadas de ferramentas e múltiplos provedores. x-deprecated: true x-displayName: Conclusões de Bate-Papo - name: Batches x-displayName: Lotes - name: Evals x-displayName: Avaliações - name: Fine-Tuning x-displayName: Ajuste Fino - name: Memory Stores x-displayName: Armazenamentos de Memória - name: Prompts x-displayName: Sugestões - name: API Key x-displayName: Chave da API - name: Organization x-displayName: Organização - name: Cluster Admin x-displayName: Administrador do cluster - name: Sessions description: Crie, inspecione, acesse e encerre sessões de sandbox. x-displayName: Sessões - name: Browser description: >- Conecte-se às sessões do navegador através do proxy da porta do gateway. As sessões do navegador expõem um endpoint do Chrome DevTools Protocol na porta 9222. x-displayName: Navegador - name: Execution description: >- Executar comandos shell e código dentro de uma sessão de sandbox existente. x-displayName: Execução - name: Workspace description: >- Inspecione o manifesto do espaço de trabalho, transfira arquivos ou arquivos compactados e baixe artefatos gerados. x-displayName: Espaço de trabalho - name: Sandbox Usage description: >- Agregue estatísticas de uso da sandbox entre sessões, execução e operações do espaço de trabalho. x-displayName: Uso do Sandbox - name: Sandbox Pricing description: >- Gerenciamento de cluster-admin da tabela de preços de computação da sandbox usada para gastos orçados. x-displayName: Preço da Sandbox - name: Agents description: Crie e gerencie definições de agentes reutilizáveis. x-displayName: Agentes - name: Agent Versions description: >- Inspecione o histórico de configuração de um agente e reverta para uma versão anterior. x-displayName: Versões do Agente - name: Agent Runs description: Execute agentes salvos e inspecione os resultados da execução persistidos. x-displayName: Executa Agente - name: Agent Connectors description: Conecte agentes salvos a canais de mensagens externos, como o Telegram. x-displayName: Conectores de Agente - name: Agent Schedules description: Crie e gerencie execuções de agentes salvos agendadas ou recorrentes. x-displayName: Agendas de Agentes - name: schema-4_other x-displayName: outro - name: Budgets x-displayName: Orçamentos - name: Settings x-displayName: Configurações - name: Deployments description: Servidores de inferência de longa duração. x-displayName: Implantações - name: Fine-Tune Jobs description: Enviar, monitorar e cancelar trabalhos de fine-tuning. x-displayName: Trabalhos de Ajuste Fino - name: Container Images description: Imagens de contêiner personalizadas para implantações e jobs. x-displayName: Imagens de contêineres - name: Serving Models description: Modelos registrados para implantação e ajuste fino. x-displayName: Servindo Modelos - name: Volumes description: Armazenamento persistente para pesos e checkpoints. x-displayName: Volumes - name: Secrets description: Credenciais injetadas em seus workloads. x-displayName: Segredos - name: Accelerators description: Tipos de aceleradores disponíveis (GPU, NPU, TPU). x-displayName: Aceleradores paths: /api/v1/llm/vector_stores: post: tags: - Vector Stores summary: Criar um armazenamento de vetores description: >- Cria um novo repositório de vetores para armazenar e pesquisar através de embeddings de documentos. operationId: createVectorStore parameters: - name: X-On-Behalf-Of in: header required: false schema: type: string description: Optional external end-user identifier forwarded by the API gateway. requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/CreateVectorStoreRequest' example: name: Product Documentation description: Armazenamento vetor para manuais de produtos e documentação file_ids: - file-abc123 expires_after: anchor: last_active_at days: 30 responses: '200': description: OK content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/VectorStore' example: id: vs_abc123 object: vector_store created_at: 1704067200 name: Product Documentation usage_bytes: 1024000 embedding_model: auto embedding_dimensions: 1536 file_counts: in_progress: 0 completed: 5 failed: 0 cancelled: 0 total: 5 status: completed last_active_at: 1704153600 last_used_at: 1704153600 metadata: department: engineering description: Vector store for product manuals and docs expires_at: null security: - bearerAuth: [] x-codeSamples: - lang: python label: Python (SDK) source: |- from meetkai_mka1 import SDK with SDK( bearer_auth="", ) as sdk: res = sdk.llm.vector_stores.create(name="Product Documentation", description="Vector store for product manuals and documentation", file_ids=[ "file-abc123", ], expires_after={ "anchor": "last_active_at", "days": 30, }) # Handle response print(res) - lang: typescript label: Typescript (SDK) source: |- import { SDK } from "@meetkai/mka1"; const sdk = new SDK({ bearerAuth: "", }); async function run() { const result = await sdk.llm.vectorStores.create({ createVectorStoreRequest: { name: "Product Documentation", description: "Vector store for product manuals and documentation", fileIds: [ "file-abc123", ], expiresAfter: { anchor: "last_active_at", days: 30, }, }, }); console.log(result); } run(); - lang: csharp label: CSharp (SDK) source: >- using MeetKai.MKA1; using MeetKai.MKA1.Types.Components; using System.Collections.Generic; var sdk = new SDK(bearerAuth: ""); var res = await sdk.Llm.VectorStores.CreateAsync(body: new MeetKai.MKA1.Types.Components.CreateVectorStoreRequest() { Name = "Product Documentation", Description = "Vector store for product manuals and documentation", FileIds = new List() { "file-abc123", }, ExpiresAfter = new CreateVectorStoreRequestExpiresAfter() { Days = 30, }, }); // handle response components: schemas: CreateVectorStoreRequest: type: object properties: name: type: string description: O nome do armazenamento de vetores. description: type: string description: >- Uma descrição para a loja de vetores. Pode ser usada para descrever o propósito da loja de vetores. file_ids: type: array maxItems: 500 items: type: string description: >- Uma lista de IDs de arquivos que a store vetorial deve usar. Útil para ferramentas como file_search que podem acessar arquivos. No máximo 500 por solicitação. expires_after: type: object properties: anchor: const: last_active_at description: >- Timestamp âncora após o qual a política de expiração se aplica. Âncoras suportadas: last_active_at. days: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: >- O número de dias após o tempo âncora em que o armazenamento de vetores irá expirar. required: - anchor - days description: A política de expiração para um armazenamento de vetores. chunking_strategy: anyOf: - $ref: '#/components/schemas/AutoChunkingStrategy' - $ref: '#/components/schemas/StaticChunkingStrategy' description: >- A estratégia de divisão usada para dividir o(s) arquivo(s). Se não definida, usará a estratégia automática. Aplicável apenas se file_ids não estiver vazio. metadata: type: object propertyNames: type: string maxLength: 64 additionalProperties: type: string maxLength: 512 description: >- Conjunto de 16 pares chave-valor que podem ser anexados a um objeto. As chaves são strings com um comprimento máximo de 64 caracteres. Os valores são strings com um comprimento máximo de 512 caracteres. embedding_model: type: string description: >- O modelo de incorporação a ser usado. Padrão para o modelo configurado automaticamente se não especificado. embedding_dimensions: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 exclusiveMinimum: 0 description: >- O número de dimensões para os vetores de embedding. Suportado apenas para modelos com dimensões flexíveis. Se não especificado, utiliza as dimensões padrão do modelo. retrieval_mode: enum: - vector - graph type: string description: >- Modo de recuperação, congelado na criação (não pode ser alterado depois). 'vector' (padrão): busca padrão por similaridade vetorial. 'graph': GraphRAG — entidades e relações são extraídas de cada fragmento na ingestão (cobradas com base no seu uso) e a busca percorre o grafo de conhecimento. extraction_model: type: string description: >- Modelo usado para extração de entidade/relação em armazenamentos de grafo (extração de triplas no momento da ingestão e extração de entidades na consulta). Por padrão, usa o modelo configurado automaticamente, resolvido no momento da criação — mesmo contrato que embedding_model. Só é válido quando retrieval_mode é 'graph'. max_hops: type: integer minimum: 1 maximum: 4 description: >- Profundidade de expansão do grafo para consultas em modo grafo (1-4, padrão do mecanismo 2). Válido apenas para armazenamentos de grafo. description: Corpo da solicitação para criar um armazenamento de vetores. examples: - name: Product Documentation description: Armazenamento vetor para manuais de produtos e documentação expires_after: anchor: last_active_at days: 30 - name: Compact Embeddings Store embedding_model: auto embedding_dimensions: 256 VectorStore: type: object properties: id: type: string description: O identificador, que pode ser referenciado em endpoints de API. object: const: vector_store description: O tipo de objeto, que é sempre 'vector_store'. created_at: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: >- O timestamp Unix (em segundos) de quando o armazenamento de vetores foi criado. name: anyOf: - type: string - type: 'null' description: O nome do armazenamento de vetores. usage_bytes: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: >- O número total de bytes usados pelos arquivos no armazenamento de vetores. embedding_model: anyOf: - type: string - type: 'null' description: >- O modelo de incorporação utilizado para este armazenamento de vetores. Resolvido no momento da criação a partir do modelo solicitado ou automático. Nulo para armazéns de vetores legados. embedding_dimensions: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 exclusiveMinimum: 0 - type: 'null' description: >- O número de dimensões para os vetores de incorporação neste armazenamento de vetores. Nulo para armazenamento de vetores legados. retrieval_mode: enum: - vector - hybrid - graph type: string description: >- Modo de recuperação, congelado na criação. 'vector': busca padrão por similaridade vetorial. 'graph': GraphRAG — entidades e relações são extraídas na ingestão e as consultas percorrem o grafo de conhecimento. 'hybrid' é reservado. extraction_model: anyOf: - type: string - type: 'null' description: >- O modelo usado para extração de entidades/relações em armazenamentos de grafo. Nulo para armazenamentos que não são de grafo. max_hops: anyOf: - type: integer minimum: 1 maximum: 4 - type: 'null' description: >- Profundidade de expansão do grafo para consultas em modo grafo. Nulo para armazenamentos não orientados a grafos. file_counts: $ref: '#/components/schemas/FileCounts' status: enum: - expired - in_progress - completed type: string description: >- O status do armazenamento de vetores. 'expirado' significa que o armazenamento expirou, 'em_andamento' significa que os arquivos ainda estão sendo processados, 'concluído' indica que o armazenamento de vetores está pronto para uso. expires_after: type: object properties: anchor: const: last_active_at description: >- Timestamp âncora após o qual a política de expiração se aplica. Âncoras suportadas: last_active_at. days: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: >- O número de dias após o tempo âncora em que o armazenamento de vetores irá expirar. required: - anchor - days description: A política de expiração para um armazenamento de vetores. expires_at: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: >- O timestamp Unix (em segundos) para quando o armazenamento de vetores expirará. last_active_at: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: >- O timestamp Unix (em segundos) de quando o armazenamento de vetores foi ativado pela última vez. metadata: type: object propertyNames: type: string maxLength: 64 additionalProperties: anyOf: - type: string maxLength: 512 - type: boolean - type: number description: >- Conjunto de 16 pares chave-valor que podem ser anexados a um objeto. As chaves são strings com um comprimento máximo de 64 caracteres. Os valores são strings com um comprimento máximo de 512 caracteres, booleanos ou números. description: anyOf: - type: string - type: 'null' description: >- Uma descrição para a loja de vetores. Pode ser usada para descrever o propósito da loja de vetores. last_used_at: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: >- O timestamp Unix (em segundos) para quando o armazenamento de vetores foi utilizado pela última vez. required: - id - object - created_at - name - usage_bytes - embedding_model - embedding_dimensions - retrieval_mode - file_counts - status - last_active_at - metadata - last_used_at description: >- Um repositório de vetores é uma coleção de arquivos processados que podem ser usados pela ferramenta de busca de arquivos. examples: - id: vs_abc123 object: vector_store created_at: 1704067200 name: Product Documentation usage_bytes: 1024000 embedding_model: auto embedding_dimensions: 1536 file_counts: in_progress: 0 completed: 5 failed: 0 cancelled: 0 total: 5 status: completed last_active_at: 1704153600 last_used_at: 1704153600 metadata: department: engineering AutoChunkingStrategy: type: object properties: type: const: auto description: Sempre 'auto'. A estratégia de divisão padrão. required: - type description: >- A estratégia de fragmentação padrão. Esta estratégia atualmente utiliza um max_chunk_size_tokens de 800 e chunk_overlap_tokens de 400. StaticChunkingStrategy: type: object properties: type: const: static description: Sempre 'estático'. static: type: object properties: chunk_overlap_tokens: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: >- O número de tokens que se sobrepõem entre os pedaços. O valor padrão é 400. Não deve exceder a metade do max_chunk_size_tokens. max_chunk_size_tokens: type: integer minimum: 100 maximum: 4096 description: >- O número máximo de tokens em cada bloco. O valor padrão é 800. O valor mínimo é 100 e o valor máximo é 4096. required: - chunk_overlap_tokens - max_chunk_size_tokens required: - type - static description: >- Personalize sua própria estratégia de divisão definindo o tamanho do bloco e a sobreposição do bloco. FileCounts: type: object properties: in_progress: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: O número de arquivos que estão sendo processados atualmente. completed: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: O número de arquivos que foram processados com sucesso. failed: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: O número de arquivos que falharam ao processar. cancelled: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: O número de arquivos que foram cancelados. total: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: O número total de arquivos. required: - in_progress - completed - failed - cancelled - total description: Contagens de status de processamento de arquivos. securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer bearerFormat: API Key description: >- Gateway auth: send `Authorization: Bearer `. For multi-user server-side integrations, you can also send `X-On-Behalf-Of: `. ````