lancedb は動作しますか?

はい。lancedb は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 22 分でインストールして起動し、途中で 5 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は lancedb 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 221658602312 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。

lancedb 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 0.22 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。

lancedb 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 22 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。

lancedb 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。

lancedb 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 5 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。

lancedb 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。

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

lancedb

開発者にやさしい、マルチモーダル AI 向けのオープンソース組み込み検索ライブラリ。もっと検索、もっと少ない管理。

動作するソース: GitHub ホームページRustApache-2.0コミット 221658602312

Rust、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: approximate nearest neighbor search、image search、nearest neighbor search、recommender system、search engine、semantic search、similarity search、vector database.

lancedb 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 22 分でインストールし、5 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。

Rust core crate lancedb compiles and passes all 73 integration tests; Python bindings install, import, and pass 1368 tests; the local (in-process) embedding store works end-to-end with vector search queries returning correct results
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: 0.22 USD (実測)
記録された実行: 2
最終テスト: 2026-09-27
スター: 11,843
フォーク: 1,150
未解決の Issue: 607
ウォッチャー: 56
サイズ: 66 MB
作成日: 2023-02-28
最終プッシュ: 2026-11-04

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 2026-11-04。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。

lancedb 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。

Rust toolchain not installed1 分
protoc not found1 分
No space left on device (disk full)1 分
uv not found on PATH1 分
TypeScript build requires Node.js >=22 but container has v18.19.1

インストール時間: 22 分
クリーンなマシンから完了まで: 84 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 5 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: Rust cargo check --features remote --tests --examples exit 0; Rust tests: 73 across 5 targets all passed; Python tests: 1368 passed, 33 skipped; Python end-to-end: connect, create_table, search, drop_table all succeeded with real local data
使用したモデルのトークン: 559,325
テストした正確なコミット: 221658602312
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。

**What was done**:
- Installed Rust toolchain via rustup (1.97.0 per the project's `rust-toolchain.toml`)
- Downloaded and extracted protoc 28.2 for the Lance crate's protobuf build
- Ran `cargo clean` once when the 40G disk filled up during Python bindings build (35G `target/`)
- Built Python bindings via `uv run maturin develop`
- Installed uv via pip for Python environment management
**What was verified**:
- Rust `cargo check --features remote --tests --examples` → exit 0
- Rust test suite: 73 tests across 5 test targets, all passed
- Python import and end-to-end: `lancedb.connect()`, `create_table`, `search`, `drop_table` all wor…
- Python test suite: 1368 passed, 33 skipped (pre-existing `slow`/`s3_test` markers), 0 real failur…
- TypeScript bindings: build blocked — requires Node.js >= 22, container has v18.19.1

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。
22 分でインストールできました。
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 Apache-2.0 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。

うまくいかなかった点、または不明な点

セットアップ中に 5 件のエラーに遭遇しました。そのうち 1 件は解決されていません。

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 Runner	2/3	動作した	96.00	0.22	2026-09-27 06:55 UTC
Argusic Runner	1/3	時間切れ	0.00	0.18	2026-09-27 02:45 UTC

トピック (出典: GitHub)

approximate-nearest-neighbor-search image-search nearest-neighbor-search recommender-system search-engine semantic-search similarity-search vector-database

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/lancedb.svg)](https://argusic.com/subject/lancedb)

質問

lancedb は動作しますか?: はい。lancedb は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 22 分でインストールして起動し、途中で 5 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は lancedb 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 221658602312 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。
lancedb 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 0.22 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。
lancedb 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 22 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。
lancedb 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。
lancedb 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 5 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。
lancedb 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。