英語の原文: https://argusic.com/subject/wikipedia-semantic-search
wikipedia-semantic-search
Upstash Vector を使用した Wikipedia 上のセマンティック検索
モックで動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット e0bad8f0c256
TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、search、semantic、vector、vector database.
wikipedia-semantic-search は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 30 分でインストールし、5 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。
pnpm install and next build succeed; next start serves / with HTTP 200 and the full chat/search pipeline runs end-to-end against local schema-correct Upstash/OpenAI mocks, with retrieval context and streaming answers verified via the installed SDKs; connecting real Upstash/OpenAI credentials is the only remaining external step.
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 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
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。
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。
- mock-only: chat endpoint returned 500 because history pipeline needed list semantics (pipeline result array) and vector query mock routing/response shape were incomplete; later the mock LLM was bypassed by the app hardcoding https://api.openai.com/v115 分
- README/.env documents UPSTASH_* and QSTASH_TOKEN but src/lib/rag-chat.ts hardcodes the OpenAI provider base URL to https://api.openai.com/v1, so the chat LLM cannot be pointed at a local mock via env15 分
- production next start exited after .next lost BUILD_ID following a dev run; first start with mock env also died at container exec teardown8 分
- next build failed during page data collection: UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN is missing (env not configured)5 分
- pnpm not installed in container (no root)2 分
- インストール時間
- 30 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 30 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 5 件に遭遇、5 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- curl -s -o /dev/null -w %{http_code} http://127.0.0.1:3000/ returned 200 (HTML contains 'Wikipedia Semantic Search by Upstash Vector'); curl -c cookiejar -o /dev/null http://127.0.0.1:3000/ set a sessionId cookie via middleware; pnpm build exited 0 ('Generating static pages (5/5)'); index.query({data}) against the vector mock returned the seeded Eiffel Tower document, and ragChat.chat with streaming returned 'Mock answer for: ...ctx=The Eiffel Tower is a wrought-iron lattice tower in Paris, France...,q=What is the Eiffel Tower? [mock]'
- 使用したモデルのトークン
- 4,743,999
- テストした正確なコミット
- e0bad8f0c256
- 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
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
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。
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT:\"; echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": tr…
exited 2 in 0ms:
/bin/sh: 1: Syntax error: "(" unexpected
exec
/bin/sh -lc "cat > /tmp/result.json <<'EOF'
{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 30, \"errors\": [{\"…
EOF
python3 -c \"import json; json.load(open('/tmp/result.json')); print('json valid')\" && printf 'ARG…
succeeded in 0ms:
json valid
tokens used
4,743,999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
- 5 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。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
- インストールに 30 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 230 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、wikipedia-semantic-search は実行状態に達するまでの速さが 215 番目で、231 件中 152 件がそもそも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
トピック (出典: GitHub)
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.
[](https://argusic.com/subject/wikipedia-semantic-search)質問
- wikipedia-semantic-search は動作しますか?
- wikipedia-semantic-search は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 30 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 wikipedia-semantic-search 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 e0bad8f0c256 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- wikipedia-semantic-search 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 0.94 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。
- wikipedia-semantic-search 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 30 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。
- wikipedia-semantic-search 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。
- wikipedia-semantic-search 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 5 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。
- wikipedia-semantic-search は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、wikipedia-semantic-search は実行状態に達するまでの速さが 215 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
- wikipedia-semantic-search の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行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。