Endpoint de recherche
Effectue une recherche vectorielle sémantique dans la documentation de votre projet et retourne les pages correspondantes classées par score de pertinence.
Les requêtes sont encodées dans le même espace vectoriel utilisé pour indexer votre documentation, de sorte que la recherche comprend l'intention — pas seulement les mots-clés. Posez une question complète en langage naturel pour de meilleurs résultats.
Forme de la réponse : un tableau de résultats (titre, section, slug, extrait de contenu, URL, score), ainsi que la requête originale, le nombre total de résultats et la durée de recherche. Le champ extrait est limité à 500 caractères et est directement utilisable comme contexte LLM.
Latence typique : 50 à 200 ms pour les requêtes sur des projets de moins de 10 000 pages. La latence croît de manière sous-linéaire avec la taille de l'index.
Authorizations
Bearer authentication header of the form Bearer <token>, where <token> is your auth token.
Body
querystringrequiredRequête de recherche en langage naturel.
<= 500limitintegerNombre maximum de résultats à retourner.
x >= 1, x <= 205Response
Résultats de recherche
resultsarray<object>results.titlestringTitre de la page.
results.sectionstringEn-tête de section dans la page (le cas échéant).
results.slugstringChemin URL vers la page.
results.contentstringExtrait de contenu (500 caractères max).
results.urlstring<uri>URL complète vers la page.
results.scorenumber<float>Score de pertinence (similarité cosinus, 0.0–1.0). Plus la valeur est élevée, meilleur est le résultat.
x >= 0, x <= 1querystringLa requête qui a été recherchée.
totalintegerNombre de résultats retournés.
durationMsintegerTemps d'exécution de la recherche côté serveur en millisecondes (hors aller-retour réseau).