# Qdrant: создать пустую коллекцию и проверить размер вектора

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/qdrant-sozdat-kollekciyu/

Коллекция Qdrant — место для записей и их числовых векторов. На уже работающем локальном сервере сначала проверьте, что учебное имя свободно, затем создайте пустую коллекцию с размером 4 и метрикой Cosine. После ответа API перечитайте конфигурацию: создание коллекции ещё не означает, что в ней есть данные или что подключена модель.

Нужно создать место для векторов в своём Qdrant, не затронув рабочие данные? Начните с **пустой учебной коллекции**: задайте её имя, длину вектора и способ сравнения. Вектор — набор чисел, который программа поиска сравнивает с другими такими наборами. Создание пустой коллекции **не** скачивает модель и не превращает документы в векторы. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

**Инженерный уровень; инструкция по документации Qdrant v1.20.0 на 30 октября 2026 года.** Нужны уже работающий *свой локальный* сервер Qdrant на `127.0.0.1:6333`, терминал с `curl` (программой для отправки запросов) на Linux и право создавать коллекции. На этом хосте редакция Qdrant не запускала; приведённые запросы проверяются по спецификации, не по реальному экземпляру. Не запускайте команды на рабочем или чужом сервере; не выставляйте Qdrant в сеть без защиты: его API (адрес для программных команд) по умолчанию открыт. Дополнительная модель, сеть и скачивание весов для пустой учебной коллекции не требуются. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Как проверить, что учебное имя свободно?

В терминале выполните `curl -sS 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_demo_431/exists'`. Прочитайте поле `result.exists` в ответе: **false** означает, что такого имени пока нет; **true** — остановитесь и выберите другое учебное имя, не перезаписывая существующую коллекцию. Если соединения нет, сначала запустите собственный Qdrant согласно официальному Quickstart; не переходите к созданию по догадке. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

Имя `modelium_demo_431` — пример для отдельной учебной коллекции. В реальном проекте заранее решите, *какая модель создаст векторы*: параметр `size` должен совпадать с длиной её выходного вектора. Здесь `4` — искусственная маленькая размерность для демонстрации структуры, **не** рекомендация для ваших документов и не требование к железу. `Cosine` — один из поддерживаемых способов сравнения; для настоящей модели сверьте её требования. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

## Как создать коллекцию и убедиться в результате?

Только после ответа `result.exists: false` отправьте **одну** команду: `curl -sS -X PUT 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_demo_431' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"vectors":{"size":4,"distance":"Cosine"}}'`. Это JSON — небольшая запись настроек, в которой `size` задаёт длину вектора, а `distance` — правило сравнения. Ожидайте поля `status: "ok"` и `result: true`; это форма ответа по OpenAPI, **не** результат прогона Modelium. Если ответ сообщает ошибку или `result` не равен `true`, не считайте задачу выполненной. [s1](#src-s1)

Затем прочитайте коллекцию командой `curl -sS 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_demo_431'`. Проверьте в полученной конфигурации `vectors.size: 4` и `vectors.distance: "Cosine"`; сначала найдите объект `result.config.params`, затем вложенное поле `vectors`. Если коллекция существовала заранее или поля не совпали, не добавляйте в неё векторы наугад. В этой инструкции учебные точки не записываются, поэтому поиск по документам пока не появится. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

## Когда пример нельзя переносить на свои документы?

Нельзя просто оставить `size: 4` и заменить имя коллекции: размер должен соответствовать выходу конкретной модели, которая превращает текст в числовой вектор. Другой размер приведёт к несовместимости при добавлении записей; метрику также выбирают под модель и задачу. Для выбора метрики откройте [разбор Qdrant distance metrics](/zhurnal/qdrant-distance-metrics/); если нужно проверить уже имеющуюся коллекцию без записи, используйте [инструкцию про `/exists`](/zhurnal/qdrant-proverit-sushchestvovanie-kollekcii/). Редакция не выполняла создание на настоящем Qdrant и не утверждает, что учебная коллекция готова для ваших данных. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

## Источники

1. [Qdrant v1.20.0 — pinned OpenAPI collections and VectorParams](https://github.com/qdrant/qdrant/blob/222b2e44ab1c3f17e8246396ead6558e45041df7/docs/redoc/v1.20.x/openapi.json) — получено 2026-10-30
2. [Qdrant — Quickstart](https://qdrant.tech/documentation/quickstart/) — получено 2026-10-30
3. [Qdrant — Collections](https://qdrant.tech/documentation/manage-data/collections/) — получено 2026-10-30