Englisches Original: https://argusic.com/subject/pixelrag
PixelRAG
Das Ende des Web-Parsings. Der Beginn von skalierbarer pixel-nativer Suche.
LäuftQuelle: GitHubHomepagePythonApache-2.0Commit aba824b3172c
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent, ai, memory, multimodal, rag, search, searchengine und vision.
PixelRAG läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 30 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Core install, pixelshot/pixelrag CLIs, real page renders, text extraction, chunking, and the hosted search API all verified working; the full test suite passes 106/106 runnable tests.
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 100 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.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Render tests failed: zstd binary/zstandard module missing, could not extract bundled 81MB headless_shell15 Minuten
- uv not installed; project requires uv sync3 Minuten
- pytest missing after uv sync (extras not in default sync)1 Minute
- Installationszeit
- 30 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 6 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- uv run pytest tests/ -> 106 passed, 5 skipped in 33.29s; pixelshot https://example.com -o /tmp/pixelrag-e2e/net -> 1 tile dir with page_height=2669, complete:true, JPEG decoded clean via ffmpeg; pixelrag chunk --tiles-dir -> 1 article, 3 chunks written; curl -X POST https://api.pixelrag.ai/search -> HTTP 200 with real hit
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 273.501
- Genau getesteter Commit
- aba824b3172c
- 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
Sitzung ansehen
Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.
Eine Aufzeichnung von Versuch 2, gelaufen am , der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
1. `pytest` not present in default sync → fixed with `uv sync --extra dev` (0 min attributable). 2. Render tests failed: `RuntimeError: zstd not found. Install with: apt install zstd (or pip insta… 3. Pre-existing skipped tests (not errors): `faiss`/`serve`/`pdf` extras not installed in CI-style … **Verification (all observed here)** - Full suite: `uv run pytest tests/` → `106 passed, 5 skipped in 33.29s`. - All 9 render/chrome failures fixed and re-passing (headless_shell Chromium 150.0.7844.0 installed… - Real end-to-end: `pixelshot https://example.com -o /tmp/pixelrag-e2e/net` → 1 tile dir, `tiles.js… - `--extract-text` on example.com produced a real `text.md` with the page body; JPEG decodes clean. - `pixelrag chunk --tiles-dir` on a shard-style tree → `1 articles chunked, 1 tiles → 3 chunks, 3 f… - README's hosted search: `curl -X POST https://api.pixelrag.ai/search` → HTTP 200 with a real hit … - `pixelshot --help`, `pixelrag --help`, `pixelshot which-chrome` all return expected output. Final state: core install + CLI + render + chunk + hosted search verified; heavy ML extras (torch/f…
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.
- Hat sich von allen 3 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 30 Minuten, langsamer als der Median der 134 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 135 Projekten im Bereich agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte PixelRAG Platz 122 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 87 von 135 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.
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
Themen (von GitHub)
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/pixelrag)Fragen
- Läuft PixelRAG?
- Ja. PixelRAG läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 30 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic PixelRAG getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit aba824b3172c. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von PixelRAG gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,07 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 PixelRAG?
- 30 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 PixelRAG eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von PixelRAG schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet PixelRAG im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 135 Projekten im Bereich agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte PixelRAG Platz 122 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 87 von 135 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für PixelRAG?
- 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.