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layout: default
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# Paso 3: Buscar documentos relevantes

```typescript
// Conectar a colección existente
const vectorStore = await QdrantVectorStore.fromExistingCollection(
  new OpenAIEmbeddings(),
  { url: "http://localhost:6333", collectionName: "manuales" }
);

// Búsqueda semántica
const pregunta = "¿Cómo resetear la contraseña?";
const resultados = await vectorStore.similaritySearch(pregunta, 3);

resultados.forEach((doc, i) => {
  console.log(`\n--- Resultado ${i + 1} ---`);
  console.log(doc.pageContent.substring(0, 200));
  console.log("Fuente:", doc.metadata.source);
});
```

<v-click>

<div class="mt-4 p-3 bg-yellow-500/10 rounded text-sm">

`similaritySearch(query, k)` devuelve los **k** chunks más similares semánticamente a la query

</div>

</v-click>
