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layout: default
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# Paso 3: Buscar documentos relevantes
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```typescript
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// Conectar a colección existente
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const vectorStore = await QdrantVectorStore.fromExistingCollection(
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new OpenAIEmbeddings(),
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{ url: "http://localhost:6333", collectionName: "manuales" }
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);
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// Búsqueda semántica
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const pregunta = "¿Cómo resetear la contraseña?";
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const resultados = await vectorStore.similaritySearch(pregunta, 3);
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resultados.forEach((doc, i) => {
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console.log(`\n--- Resultado ${i + 1} ---`);
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console.log(doc.pageContent.substring(0, 200));
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console.log("Fuente:", doc.metadata.source);
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});
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```
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<v-click>
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<div class="mt-4 p-3 bg-yellow-500/10 rounded text-sm">
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`similaritySearch(query, k)` devuelve los **k** chunks más similares semánticamente a la query
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</div>
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</v-click>
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