Original en inglés: https://argusic.com/subject/cog
cog
Base de datos de grafos integrada para Python. Vive dentro de tu proceso de Python. Configuración rápida. Sin servidor. Se ejecuta en cuadernos, aplicaciones, incluso en tu navegador.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 5be9863fce7e
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: database, embedded database, embedded graph database, embedding, graph, graph database, knowledge graph y linkeddata.
cog funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0,2 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
CogDB 4.0.2 installed in a Python venv; all 573 non-cloud tests pass; graph traversal, embeddings (k_nearest, sim, embedding_stats), and benchmark all execute correctly.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- externally-managed-environment blocked system pip install1 minuto
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest -m 'not cloud' returned 573 passed, 0 failed; README quick-start and embedding examples verified with assertions
- Tokens de modelo usados
- 23.732
- Commit exacto probado
- 5be9863fce7e
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 2, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
- System `pip install` failed with `externally-managed-environment` → fixed by using `python3 -m ve… - `test/bench.py` requires matplotlib (optional visualization script) — not a project dependency er… No real credentials were needed; all testing was done locally with the embedded store. tokens used 23,732 All tasks are complete. Here is my final report: **Install**: Created a virtual environment (system Python 3.12 was externally managed), pip-install… **Tests**: Ran `pytest -m "not cloud"` — 573 passed, 47 deselected, 0 failed. Also manually verifie… **Errors**: Two minor issues encountered and both either fixed or not applicable: - System `pip install` failed with `externally-managed-environment` → fixed by using `python3 -m ve… - `test/bench.py` requires matplotlib (optional visualization script) — not a project dependency er… No real credentials were needed; all testing was done locally with the embedded store.
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 0,2 minutos, más rápido que la mediana de los 35 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
De los 36 proyectos de database que Argusic ha instalado y cronometrado, cog fue el 2.º más rápido en llegar a funcionar, y 29 de 36 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 0,2 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
databaseembedded-databaseembedded-graph-databaseembeddinggraphgraph-databaseknowledge-graphlinkeddatanetwork-graphnosqlpythonpython-databasepython-graph-databaserdftriple-storetriplesvectors
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/cog)Preguntas
- ¿Funciona cog?
- Sí. cog funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic cog?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 5be9863fce7e. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar cog?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,01 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda cog en instalarse?
- 0,2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita cog una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar cog?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara cog con las alternativas?
- De los 36 proyectos de database que Argusic ha instalado y cronometrado, cog fue el 2.º más rápido en llegar a funcionar, y 29 de 36 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de cog?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.