Original en inglés: https://argusic.com/subject/seekdb
seekdb
The AI-Native Search Database. Ideal para almacenamiento de agents, unifica datos vectoriales, textuales, estructurados y semiestructurados en un solo motor. Esta base de datos todo en uno hace que los agents sean más inteligentes, más fáciles de ejecutar y más estables.
No se pudo verificarfuente: GitHubsitio webC++Apache-2.0commit ab26e64cfbb8
C++, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, copy on write, embedded database, full text search, hnsw, hybrid search, langchain y llamaindex.
Argusic no consiguió que seekdb funcionara. Un agent de Argusic lo instaló en 65 minutos y encontró 6 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
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.
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 20 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.
- OceanBase dependency mirror very slow (~40KB/s for large RPMs)30 minutos
- dep_create.sh requires rpm2cpio and cpio which are not installed15 minutos
- dep_create.sh requires wget which is not installed10 minutos
- C++ build blocked: bison requires m4 which is not installed in the container10 minutos
- Rust toolchain not active5 minutos
- Python pip install pyseekdb blocked by externally-managed-environment2 minutos
- Tiempo de instalación
- 65 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 65 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 6 encontrados, 6 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- 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
- Tokens de modelo usados
- 639.783
- Commit exacto probado
- ab26e64cfbb8
- 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.
'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.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
- Se recuperó de los 6 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Un agent sin límite de tiempo no consiguió que funcionara.
- Tardó 65 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, seekdb fue el 108.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
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
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | No funcionó | 20,00 | 0,40 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,24 |
Temas (de GitHub)
ai-agentscopy-on-writeembedded-databasefull-text-searchhnswhybrid-searchlangchainllamaindexmysqloceanbasepythonragsqlvector-databases
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/seekdb)Preguntas
- ¿Funciona seekdb?
- Argusic no pudo verificar que seekdb funcione. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 65 minutos, con 6 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic seekdb?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit ab26e64cfbb8. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar seekdb?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,40 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 seekdb en instalarse?
- 65 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita seekdb una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar seekdb?
- En la ejecución registrada fallaron 6 cosas, y 6 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara seekdb con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, seekdb fue el 108.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de seekdb?
- 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.