Vector Retrieval Service：建立Collection

Client.create(
    name: str,
    dimension: int,
    dtype: Union[Type[int], Type[float]]=float,
    fields_schema: Optional[Dict[str, Union[Type[str], Type[int], Type[float], Type[bool]]]]=None,
    metric: str='cosine',
    extra_params: Dict[str, Any]=None,
    timeout: Optional[int]=None
) -> DashVectorResponse

import dashvector

client = dashvector.Client(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)

# 建立一個名稱為quickstart、向量維度為4、
# 向量資料類型為float（預設）、
# 距離度量方式為dotproduct（內積）的Collection
# 並預先定義三個Field，名稱為name、weight、age，資料類型分別為str、float、int
# timeout為-1 ,開啟create介面非同步模式
ret = client.create(
    name='quickstart',
    dimension=4,
    metric='dotproduct',
    dtype=float,
    fields_schema={'name': str, 'weight': float, 'age': int},
    timeout=-1
)


# 判斷collection是否建立成功
if ret:
    print('create collection success!')
# 等同於下列代碼
# from dashvector import DashVectorCode
# if ret.code == DashVectorCode.Success:
#     print('create collection success!')