向量检索服务：新建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'
)

# 创建一个名称为quickstart、向量维度为4、
# 向量数据类型为float（默认）、
# 距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection
# 并预先定义三个Field，名称为name、weight、age，数据类型分别为str、float、int
# timeout为-1 ,开启create接口异步模式
ret = client.create(
    name='quickstart',
    dimension=4,
    metric='dotproduct',
    dtype=float,
    fields_schema={'name': str, 'weight': float, 'age': int},
    timeout=-1
)


# 判断collection是否创建成功
if ret:
    print('create collection success!')
# 等同于下列代码
# from dashvector import DashVectorCode
# if ret.code == DashVectorCode.Success:
#     print('create collection success!')