Qdrant upsert报Not existing vector name，核对向量名称配置

向Qdrant写入向量时出现 Not existing vector name，先比较集合配置里的向量名称和请求中的名称。创建集合使用单个 VectorParams，适配器写入时却指定 custom_vector，两端就没有使用同一份命名约定。

这类报错与向量维度不匹配分别检查。名称对齐后，向量长度、距离类型和embedding模型仍需要符合目标空间，不能把改一个名称当作整个索引已经正确。

单向量配置与命名配置长得不同

未命名的单向量集合，vectors 直接描述空间参数。下例只是配置形状，不是针对现有集合的修改命令：

{
  "vectors": {
    "size": 768,
    "distance": "Cosine"
  }
}

命名向量集合则多一层名称映射：

{
  "vectors": {
    "custom_vector": {
      "size": 768,
      "distance": "Cosine"
    }
  }
}

768只是示例长度，应按真实模型调整。custom_vector 也不是Qdrant预留名称；使用哪个名称，应由集合契约和应用配置决定。custom-vector、custom_vector 和大小写不同的名字不能互换。

排查时读取实际连接目标的集合信息，比较 config.params.vectors，再查看本次upsert序列化后的 vector 字段。不要只读创建脚本：脚本可能没有作用于当前服务地址、集合名或适配器实际使用的集合。

对命名集合，写入点的 vector 是名称到向量的映射。未命名集合则使用单个向量。适配器设置 vector_name="custom_vector" 后，集合中也必须存在这个名称。

如果旧集合本来就是未命名空间，并且要继续使用里面的向量，应按所用客户端与适配器版本选择其支持的未命名方式。不要为了消除错误，在业务代码里随便加一个默认名称；空名称如何表达也应核对实际接口，而不是把某个版本的配置复制到所有客户端。

查询同样要选中目标空间。当前Query API用 using 指定命名向量，适配器可能使用 vector_name。旧服务是否支持该查询接口需要单独核对。写入成功却查询了另一空间，仍会得到错误或不符合预期的结果。

名称正确而长度不同，可以接着检查embedding维度与模型配置。两个模型恰好都是768维，也不代表它们编码出的向量可以混用。

先确认服务版本。Qdrant从1.18.0起支持向已有集合添加命名向量空间，新增入口是 PUT /collections/{collection_name}/vectors/{vector_name}。不能把较早版本需要重新建集合的处理，套到所有现行版本。

添加空间只建立配置，不会自动给旧点计算新的embedding。切换查询前，要为需要检索的点写入新空间的向量，并核对模型、点ID和缺失向量情况。保留旧空间与可恢复数据，再按明确范围迁移；不要先删除集合或删除旧向量空间。删除空间会影响其配置和关联向量数据。

若服务版本不支持添加，或者准备更换模型，新建一个不同名称的集合更容易隔离迁移。保留旧索引，写入并核对新集合后再切换应用。给旧向量补零、截断长度，不能完成模型迁移。

回查要从实际服务进程进行：集合配置、写入名称和查询空间一致，选定点的向量长度正确，代表性查询返回业务预期文档。如果堆栈发生在检索器包装类而非Qdrant响应，可以转查VectorStore与Retriever的对象层次，避免在错误层面反复重建数据库。