英語の原文: https://argusic.com/subject/arkhammirror

ArkhamMirror

調査報道のためのローカルファースト AI 搭載ドキュメントインテリジェンスプラットフォーム

動作するソース: GitHubPythonMITコミット 26e7cd87275c

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: air gapped、data visualization、digital forensics、docker、document intelligence、edge ai、entity extraction、intelligence analysis.

ArkhamMirror は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 19 分でインストールし、4 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

The SHATTERED API server runs on http://127.0.0.1:8100 with 26 shards, 559 API endpoints, PostgreSQL+pgvector backend, serving a healthy health-check and Swagger UI. All core services (database, config, storage, chunks, vectors, events, workers, models) report active.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 96 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
96 / 100
検証した実行のコスト
0.14 USD (実測)
記録された実行
2
最終テスト
スター
502
フォーク
51
未解決の Issue
0
ウォッチャー
8
サイズ
30 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

ArkhamMirror のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • pgvector headers missing from extracted pg package3 分
  • Vector dimension mismatch (1024 default vs 384 actual)2 分
  • media-forensics shutdown crashes without callback arg to unsubscribe1 分
  • Pretrained embedding model cannot download (no HF access)1 分
インストール時間
19 分
クリーンなマシンから完了まで
23 分
遭遇したエラーと修正したエラー
4 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
curl http://127.0.0.1:8100/health returned 200, openapi.json reported 559 endpoints, /api/shards/ returned 26 shards, Swagger UI at /docs renders. Frame tests: 116 passed, 18 failed (pre-existing), 66 skipped, 4 errors.
使用したモデルのトークン
139,814
テストした正確なコミット
26e7cd87275c
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

- PostgreSQL 16.15 installed from Debian packages (extracting into a non-root directory) with pgvec…
- PostgreSQL configured and started on port 5432
- Database `arkhamdb` created with user `arkham` and full migration run
- Python virtual environment created with all dependencies installed
- All 26 shards installed via `pip install -e`
- spaCy `en_core_web_sm` model downloaded
**Errors encountered and fixed:**
1. **pgvector include path** - The extracted PostgreSQL packages included an empty server include d…
2. **Vector dimension mismatch** - The initial migration used 1024 dimensions but the default all-M…
3. **media-forensics unsubscribe bug** - Shutdown called `unsubscribe(event)` without the required …
4. **Embedding model offline** - HuggingFace model download fails in this environment (no HF access…
5. **Pre-existing test issues** - Event bus tests fail because `subscribe()` is async but tests cal…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 19 分でインストールできました。
  • 4 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
  • 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner2/3モックで動作した92.000.14
Argusic Runner1/3動作した100.000.14

トピック (出典: GitHub)

air-gappeddata-visualizationdigital-forensicsdockerdocument-intelligenceedge-aientity-extractionintelligence-analysisinvestigative-journalismknowledge-graphlocal-llmocroffline-aiopen-sourceosintpalantir-alternativeprivacy-firstragself-hostedsemantic-search

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/ArkhamMirror.svg)](https://argusic.com/subject/arkhammirror)

質問

ArkhamMirror は動作しますか?
はい。ArkhamMirror は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 19 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は ArkhamMirror をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 26e7cd87275c に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
ArkhamMirror のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.14 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
ArkhamMirror のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 19 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
ArkhamMirror には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
ArkhamMirror のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
ArkhamMirror の証拠はどこにありますか?
記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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