Original en anglais: https://argusic.com/subject/seekdb
seekdb
La base de données AI-Native Search. Idéale pour le stockage d'agents, elle unifie les données vectorielles, textuelles, structurées et semi-structurées dans un seul moteur. Cette base de données tout-en-un rend les agents plus intelligents, plus faciles à exécuter et plus stables.
Non vérifiablesource : GitHubpage d'accueilC++Apache-2.0commit ab26e64cfbb8
C++, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : ai agents, copy on write, embedded database, full text search, hnsw, hybrid search, langchain et llamaindex.
Argusic n'a pas réussi à faire fonctionner seekdb. Un agent Argusic l'a installé en 65 minutes et a rencontré 6 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
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.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 20 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- OceanBase dependency mirror very slow (~40KB/s for large RPMs)30 minutes
- dep_create.sh requires rpm2cpio and cpio which are not installed15 minutes
- dep_create.sh requires wget which is not installed10 minutes
- C++ build blocked: bison requires m4 which is not installed in the container10 minutes
- Rust toolchain not active5 minutes
- Python pip install pyseekdb blocked by externally-managed-environment2 minutes
- Temps d'installation
- 65 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 65 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 6 rencontrées, 6 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- 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 modèle utilisés
- 639 783
- Commit exact testé
- ab26e64cfbb8
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
'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.Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- S'est remis des 6 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Un agent sans limite de temps ne l'a pas fait fonctionner.
- Installation en 65 minutes, plus lente que la médiane des 110 projets comparables mesurés par Argusic.
Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, seekdb a été le 108e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | N'a pas fonctionné | 20,00 | 0,40 | |
| Argusic Runner | 1/3 | N'a pas fonctionné | 20,00 | 0,24 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-agentscopy-on-writeembedded-databasefull-text-searchhnswhybrid-searchlangchainllamaindexmysqloceanbasepythonragsqlvector-databases
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/seekdb)Questions
- seekdb fonctionne-t-il ?
- Argusic n'a pas pu vérifier que seekdb fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 65 minutes, en rencontrant 6 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé seekdb ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit ab26e64cfbb8. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de seekdb ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,40 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer seekdb ?
- 65 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- seekdb a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de seekdb ?
- 6 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 6 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment seekdb se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, seekdb a été le 108e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour seekdb ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.