Englisches Original: https://argusic.com/subject/pageindex
PageIndex
PageIndex: Dokumentenindex für Vectorless, Reasoning-basiertes RAG
LäuftQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit 037a7dbacfb9
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agentic ai, agents, ai, ai agents, context engineering, information retrieval, llm und rag.
PageIndex läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 2,3 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
PageIndex SDK v0.2.10 installed in a venv, all 796 unit tests pass, the CLI parses correctly, and the package imports without error.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 90 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
- Installationszeit
- 2 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 3 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pytest ran 796 passed, 7 skipped; SDK imports return version 0.2.10; CLI --help prints all options
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 65.967
- Genau getesteter Commit
- 037a7dbacfb9
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
Everything is working. Here's the full report: **Steps taken:** 1. Read `README.md`, `pyproject.toml`, `requirements.txt`, and `__init__.py` to understand the proj… 2. Created a Python venv at `/tmp/venv` (system packages restricted) 3. Installed the package with `pip install -e ".[claude,anthropic]"` — all dependencies resolved 4. Ran the full test suite with pytest **Results:** - **796 passed, 7 skipped, 0 failed** — test suite is clean - 7 skipped tests are live cloud/integration tests that require real API credentials or network acc… - The CLI (`run_pageindex.py --help`) parses and prints all options correctly - SDK imports and `sdk_version()` returns `"0.2.10"` - The conftest provides synthetic `OPENAI_API_KEY` and `ANTHROPIC_API_KEY` values so all unit tests…
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- In 2,3 Minuten installiert, schneller als der Median der 37 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Von den 38 Projekten im Bereich agentic-ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte PageIndex Platz 11 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 27 von 38 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
- Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 2,3 Minuten nach dem Klonen.
- Nach der eigenen README: Der dokumentierte Weg funktionierte, ohne dass etwas zu beheben war.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Nicht verifiziert | 80,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft | 100,00 | 0,01 |
Themen (von GitHub)
agentic-aiagentsaiai-agentscontext-engineeringinformation-retrievalllmragreasoningretrievalretrieval-augmented-generationvector-database
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/pageindex)Fragen
- Läuft PageIndex?
- Ja. PageIndex läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic PageIndex getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 037a7dbacfb9. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von PageIndex gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,01 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von PageIndex?
- 2,3 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht PageIndex eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von PageIndex schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wie schneidet PageIndex im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 38 Projekten im Bereich agentic-ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte PageIndex Platz 11 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 27 von 38 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für PageIndex?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.