ID 지정하여 문서 추가

VPC 환경에서 이용 가능합니다.

문서 ID를 지정하여 색인 시스템에 JSON 데이터를 업로드합니다. 시스템이 자동 생성하는 ID 대신 사용자가 원하는 ID로 문서를 생성할 수 있습니다.

요청

요청 형식을 설명합니다. 요청 형식은 다음과 같습니다.

요청 헤더

RAG API 에서 공통으로 사용하는 헤더에 대한 정보는 RAG 요청 헤더를 참조해 주십시오.

요청 경로 파라미터

파라미터에 대한 설명은 다음과 같습니다.

요청 바디

요청 바디에 대한 설명은 다음과 같습니다.

요청 예시

요청 예시는 다음과 같습니다.

curl --location --request POST 'https://kr-pub-gateway.rag.naverncp.com/api/v1/svc/{serviceId}/doc/12345' \
--header 'Authorization: Bearer {apiKey}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "id": "12345",
  "orgid": "naver:media-ai-understanding.txt",
  "title": "Media AI Understanding",
  "file_name": "media-ai-understanding.txt",
  "body": "그 장면 어디 있지? 영상 편집의 구원자, Media AI\n\n영상을 편집해 본 적이 있다면 누구나 이런 경험이 있을 거예요. 수십 시간의 촬영본 중에서 특정 장면을 찾느라 시간을 허비하는 일 말이에요. 네이버클라우드의 Media AI는 영상 제작 과정의 효율성을 향상시킵니다. 영상을 업로드하기만 하면 AI가 씬에 등장하는 인물과 행동을 자동으로 분석하고, 스크립트까지 정리해 줍니다.\n\n\"주인공이 뛰는 장면만 모아줘\"라고 요청하면 특정 인물이 달리는 모든 장면을 순식간에 찾아주니, 편집자는 칼퇴근도 가능하고, 창의적인 작업에 좀 더 집중할 수 있겠죠? 메타 정보를 편집 툴과 연계해 영상 편집 작업을 효율적으로 완성해 보세요.",
  "url": "www.naver.com",
  "created_at": "2025-06-09T19:45:11+00:00",
  "extra": {
    "bucket": "naver",
    "key": "media-ai-understanding.txt",
    "last_modified": "2025-06-09T20:45:11+00:00",
    "size": 1024
  }
}'

응답

응답 형식을 설명합니다.

응답 바디

응답 바디에 대한 설명은 다음과 같습니다.

응답 상태 코드

RAG API에서 공통으로 사용하는 응답 상태 코드에 대한 정보는 RAG 응답 상태 코드를 참조해 주십시오.

응답 예시

응답 예시는 다음과 같습니다.

{
    "status": {
        "code": 200,
        "message": ""
    },
    "result": {
        "inserted": [
            "12345"
        ],
        "deleted": null,
        "updated": null
    }
}