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layout: default
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# Paso 2: Indexar en Qdrant

```typescript
import { QdrantVectorStore } from "@langchain/qdrant";
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";

const embeddings = new OpenAIEmbeddings();

// Crear colección e insertar chunks con sus embeddings
const vectorStore = await QdrantVectorStore.fromDocuments(
  chunks,
  embeddings,
  {
    url: "http://localhost:6333",
    collectionName: "manuales",
  }
);

console.log(`✅ ${chunks.length} chunks indexados en Qdrant`);
```

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

`fromDocuments` hace todo: genera embeddings + crea la colección + inserta los vectores

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