Englisches Original: https://argusic.com/subject/seekdb
seekdb
Die AI-Native Search Database. Am besten für Agentenspeicher, vereint sie Vektor-, Text-, strukturierte und semistrukturierte Daten in einer einzigen Engine. Diese All-in-One-Datenbank macht Agenten intelligenter, einfacher auszuführen und stabiler.
Nicht verifizierbarQuelle: GitHubHomepageC++Apache-2.0Commit ab26e64cfbb8
C++, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, copy on write, embedded database, full text search, hnsw, hybrid search, langchain und llamaindex.
Argusic konnte seekdb nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent hat es in 65 Minuten installiert und ist auf 6 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
pyseekdb Python SDK 1.4.0.post1 installed and verified: embedded mode creates/upserts vector collections and returns semantically relevant query results. C++ source build blocked by missing system m4 (needed by bison 2.4.1 for SQL parser generation) and slow dependency mirror, though all 20 RPM dependency packages were successfully downloaded and extracted using libarchive wrappers.
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 20 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.
- OceanBase dependency mirror very slow (~40KB/s for large RPMs)30 Minuten
- dep_create.sh requires rpm2cpio and cpio which are not installed15 Minuten
- dep_create.sh requires wget which is not installed10 Minuten
- C++ build blocked: bison requires m4 which is not installed in the container10 Minuten
- Rust toolchain not active5 Minuten
- Python pip install pyseekdb blocked by externally-managed-environment2 Minuten
- Installationszeit
- 65 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 65 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 6 aufgetreten, 6 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pyseekdb embedded mode demonstrated end-to-end: created onnx embedding model (384-dim), upserted documents, refreshed index, queried with natural language, correctly retrieved semantically relevant results with distance scores
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 639.783
- Genau getesteter Commit
- ab26e64cfbb8
- 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.
'test_depth': 'tier1_real',
'notes': 'pyseekdb Python SDK installed and verified end-to-end in embedded mode. C++ source bu…
'verified_how': 'pyseekdb embedded mode demonstrated end-to-end: created onnx embedding model (…
'final_state': 'pyseekdb Python SDK 1.4.0.post1 installed and verified: embedded mode creates/u…
}
print('ARGUSIC_RESULT: ' + json.dumps(result, ensure_ascii=False))
\" 2>&1" in /work/repo
succeeded in 0ms:
The final result has been printed. Let me verify the output is correct.
tokens used
639,783
The final result has been printed. Let me verify the output is correct.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 sich von allen 6 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.
- Die Installation dauerte 65 Minuten, langsamer als der Median der 110 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte seekdb Platz 108 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
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 | Lief nicht | 20,00 | 0,40 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Lief nicht | 20,00 | 0,24 |
Themen (von GitHub)
ai-agentscopy-on-writeembedded-databasefull-text-searchhnswhybrid-searchlangchainllamaindexmysqloceanbasepythonragsqlvector-databases
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/seekdb)Fragen
- Läuft seekdb?
- Argusic konnte nicht verifizieren, dass seekdb läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 65 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 6 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic seekdb getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit ab26e64cfbb8. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von seekdb gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,40 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 seekdb?
- 65 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 seekdb eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von seekdb schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 6 Dinge kaputt, und 6 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet seekdb im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte seekdb Platz 108 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für seekdb?
- 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.