Original en anglais: https://argusic.com/subject/swirl-search
swirl-search
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Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonApache-2.0commit 0506aa5638ae
Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : ai search, bigquery, django, federated query, federated search, gpt, large language models et metasearch.
swirl-search fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 18 minutes et a rencontré 2 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
SWIRL Community Edition installed in a Python 3.12 virtual environment with all dependencies; Django server starts and answers requests; full test suite passes 184/184 tests.
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 100 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.
- Python 3.12 externally-managed-environment blocks system-wide pip install1 minute
- redis-server binary not available (no root); Celery/Channels requires Redis
- Temps d'installation
- 18 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 11 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 2 rencontrées, 2 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pytest swirl/tests/ -q exited 0, 184 passed; manage.py runserver answers HTTP 302 on /; manage.py check shows 0 errors
- Tokens de modèle utilisés
- 55 690
- Commit exact testé
- 0506aa5638ae
- 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.
In the span of about 75 minutes, I set up this project from scratch in the container and ran it. Tw… 1. **Externally managed Python environment** — Ubuntu 24.04's Python blocks system-wide pip install… 2. **No `redis-server` binary** — The Celery/Channels config defaults to `redis://localhost:6379/0`… The Galaxy UI frontend returns 404 because it's an optional Docker-based install (`install-ui.sh`).… **Verification commands and results:** | Check | Result | |---|---| | `django-admin check` | 5 warnings (no errors) — JSONField defaults, URL namespace | | `manage.py collectstatic` | 159 static files copied | | `curl http://localhost:8000/` | HTTP 302 → redirects to `/galaxy/` | | `curl http://localhost:8000/admin/` | HTTP 302 → redirects to admin login | | `pytest swirl/tests/ -q` | **184 passed, 2 warnings** |
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
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- S'est remis des 2 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Installation en 18 minutes, plus lente que la médiane des 3 projets comparables mesurés par Argusic.
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 4 projets ai-search qu'Argusic a installés et chronométrés, swirl-search a été le 4e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 3 sur 4 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
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 | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,05 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-searchbigquerydjangofederated-queryfederated-searchgptlarge-language-modelsmetasearchpythonragrelevancyretrieval-augmented-generationsearchsearch-engineunified-search
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/swirl-search)Questions
- swirl-search fonctionne-t-il ?
- Oui. swirl-search fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 18 minutes, en rencontrant 2 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé swirl-search ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 0506aa5638ae. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de swirl-search ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,05 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 swirl-search ?
- 18 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.
- swirl-search 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 swirl-search ?
- 2 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 2 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment swirl-search se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 4 projets ai-search qu'Argusic a installés et chronométrés, swirl-search a été le 4e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 3 sur 4 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour swirl-search ?
- L'exécution enregistrée se trouve 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.