RaBitQ-Library は動作しますか?

はい。RaBitQ-Library は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 10 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は RaBitQ-Library 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 90943fd046b2 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。

RaBitQ-Library 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 0.15 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。

RaBitQ-Library 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 10 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。

RaBitQ-Library 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。

RaBitQ-Library 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 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 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。

RaBitQ-Library 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/rabitq-library

RaBitQ-Library

RaBitQ ベクトル量子化と近似最近傍探索の公式ライブラリ（C++ と Python 製）。

動作するソース: GitHub ホームページC++Apache-2.0コミット 90943fd046b2

C++、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: ann、approximate nearest neighbor search、cpp、embeddings、nearest neighbor search、python、quantization、rabitq.

RaBitQ-Library 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 10 分でインストールし、3 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。

RaBitQ Library v0.4.0 Python bindings and C++ library built from source; 395/395 Python tests and 187/187 C++ tests pass natively on x86_64 with runtime AVX2/AVX-512 dispatch.
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 60 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: 60 / 100
検証した実行のコスト: 0.15 USD (実測)
記録された実行: 2
最終テスト: 2026-10-26
スター: 293
フォーク: 72
未解決の Issue: 13
ウォッチャー: 5
サイズ: 11 MB
作成日: 2025-06-04
最終プッシュ: 2026-11-02

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。

RaBitQ-Library 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。

source build fails: Could NOT find Python (missing Interpreter Development.Module NumPy)3 分
Build fails: pyconfig.h include chain broken (x86_64-linux-gnu/python3.12/pyconfig.h not found)1 分
externally-managed-environment blocks system pip install0.5 分

インストール時間: 10 分
クリーンなマシンから完了まで: 11 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: pip install rabitqlib wheel worked immediately; source build (python -m pip install . --no-build-isolation) succeeded; python -m pytest tests/python -ra -q → 395 passed, 6 skipped; ctest --test-dir build --output-on-failure → 187/187 C++ tests passed
使用したモデルのトークン: 398,376
テストした正確なコミット: 90943fd046b2
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。

\"" in /work/repo
 succeeded in 0ms:
OK: ids.shape (5, 10) distances.shape (5, 10)
Now let me compile the final report. Let me record the total elapsed time.
exec
/bin/sh -lc 'date +%s' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
1792981343
Good — everything works. Let me compile the final report.
tokens used
398,376
Good — everything works. Let me compile the final report.

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。
10 分でインストールできました。
3 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 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。

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。
手早く評価したい場合: クローンから 10 分後には動作していました。

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	100.00	0.15	2026-10-26 02:23 UTC
Argusic Runner	1/3	動作しなかった	20.00	0.20	2026-10-26 02:05 UTC

トピック (出典: GitHub)

ann approximate-nearest-neighbor-search cpp embeddings nearest-neighbor-search python quantization rabitq simd similarity-search vector-database vector-quantization vector-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/RaBitQ-Library.svg)](https://argusic.com/subject/rabitq-library)

質問

RaBitQ-Library は動作しますか?: はい。RaBitQ-Library は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 10 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は RaBitQ-Library 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 90943fd046b2 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。
RaBitQ-Library 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 0.15 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。
RaBitQ-Library 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 10 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。
RaBitQ-Library 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。
RaBitQ-Library 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 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 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。
RaBitQ-Library 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。