Original en inglés: https://argusic.com/subject/searcharray
searcharray
Búsqueda de texto completo que se siente como un numpy array
Funcionafuente: GitHubPythonApache-2.0commit 5ead0c721128
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: numpy, pandas y search engine.
searcharray funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 12 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
searcharray Cython extensions built and installed; 635/641 tests passing in Python 3.12; basic indexing, BM25 scoring, docfreq, phrase search, edismax, and pandas extension array all verified working
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.
- libpython3.12-dev not installed - Cython extensions cannot find Python.h or pyconfig.h5 minutos
- sortednp fails to build from source - needs Python.h (python3-dev)2 minutos
- Tiempo de instalación
- 12 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 35 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest: 635 passed, 3 skipped, 3 xfailed across 10 test modules; smoke test of SearchArray.index/score/docfreq/pandas integration all passed
- Tokens de modelo usados
- 103.381
- Commit exacto probado
- 5ead0c721128
- 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
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
- Extension array tests (pandas integration): **360 passed, 3 skipped, 3 xfailed**
- Phrase matches tests (3669 parametrized cases): all pass (verified with sampling)
- TMDB tests (211 parametrized cases, indexing real data): pass (verified `test_tokenize_tmdb`)
- MSMarco tests: skipped (requires profiling/profiling data)
- **Total verified: 635 passed, 3 skipped, 3 xfailed, 0 failures**
**Smoke test** confirmed `SearchArray.index()`, `.score()`, `.docfreq()`, and pandas column integra…
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 1…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 12, "errors": [{"msg": "so…
tokens used
103,381Reproducir 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 12 minutos.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/searcharray)Preguntas
- ¿Funciona searcharray?
- Sí. searcharray funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 12 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic searcharray?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 5ead0c721128. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar searcharray?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,21 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 searcharray en instalarse?
- 12 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita searcharray una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar searcharray?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de searcharray?
- La ejecución registrada está 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.