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GenAI 검색
curl --request POST \
  --url https://api.example.com/agents/search \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "project_id": "<string>",
  "agent_name": "<string>",
  "conversation_id": "<string>",
  "limit": 20,
  "offset": 0,
  "provider_name": "<string>",
  "query": "",
  "request_model": "<string>",
  "roles": [],
  "started_after": "2023-11-07T05:31:56Z",
  "started_before": "2023-11-07T05:31:56Z",
  "trace_id": "<string>",
  "truncate_content": true
}
'
{
  "results": [
    {
      "agent_name": "<string>",
      "conversation_id": "<string>",
      "conversation_name": "<string>",
      "last_activity": "2023-11-07T05:31:56Z",
      "matched_messages": [
        {
          "content_digest": "<string>",
          "content_preview": "<string>",
          "span_id": "<string>",
          "started_at": "2023-11-07T05:31:56Z",
          "trace_id": "<string>"
        }
      ]
    }
  ],
  "total_conversations": 0
}

본문

application/json

콘텐츠 및/또는 span 수준 필터로 messages 테이블을 쿼리합니다.

messages 테이블(메시지 발생 1건당 1행이며, spans에서 생성된 MV로 채워짐)을 스캔하고 일치하는 span 수준 결과를 반환합니다. 전체 텍스트 검색은 query를 설정합니다. 구조화된 조회(예: 트레이스의 모든 메시지)는 query를 비워 두고 아래 필터를 사용합니다. 응답 형태를 만들기 위해 호출자가 대화별로 그룹화합니다.

project_id
string
필수
agent_name
string | null
conversation_id
string | null
limit
integer
기본값:20
필수 범위: 0 <= x <= 1000
offset
integer
기본값:0
필수 범위: x >= 0
provider_name
string | null
query
string
기본값:""
request_model
string | null
roles
enum<string>[] | null
사용 가능한 옵션:
,
user,
assistant,
system,
tool,
tool_call,
tool_result
started_after
string<date-time> | null
started_before
string<date-time> | null
trace_id
string | null
truncate_content
boolean
기본값:true

응답

성공 응답

에이전트 메시지 전반에 대한 전체 텍스트 검색 응답입니다.

results
AgentSearchConversationResult · object[]
필수
total_conversations
integer
기본값:0