Original em inglês: https://argusic.com/subject/obsei
obsei
Código aberto, análise de Voz do Cliente com foco em privacidade. Uma alternativa auto-hospedada ao Enterpret e ao Unwrap que remove dados pessoais do feedback antes que qualquer LLM o veja.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit cb61269ef916
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: app reviews, customer experience, customer feedback, customer intelligence, feedback analysis, gemini cli extension, llm e local llm.
obsei executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 40 minutos e encontrou 4 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Obsei library installs, all 45 tests pass (including real model inference with transformers), and example scripts run successfully producing analysis output
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- Missing optional dependencies for import tests (pyfacebook, elasticsearch, app-store-reviews-reader, etc.)5 minutos
- TranslationAnalyzer fails with KeyError: translation task removed in transformers v55 minutos
- TransformersNERAnalyzer fails with TypeError: grouped_entities removed in transformers v53 minutos
- NLTK resource 'punkt_tab' not found - text cleaners and splitters fail1 minuto
- Tempo de instalação
- 40 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 12 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 4 encontrados, 4 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest test/ returned 45 passed, 0 failed, 58 warnings (all pydantic deprecation warnings); example/pii_analyzer_example.py ran successfully producing PII analysis output; translation analyzer produces correct output
- Tokens de modelo usados
- 79.165
- Commit exato testado
- cb61269ef916
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
/work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:63: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:64: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:65: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:92: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:93: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:94: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/analyzer/pii_analyzer.py:104: PydanticDeprecatedSince20: The `dict` method is de… ======================= 45 passed, 58 warnings in 21.80s ======================= All 45 tests pass. Here's the final report: tokens used 79,165 All 45 tests pass. Here's the final report:
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 40 minutos.
- Recuperou-se de todos os 4 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
app-reviewscustomer-experiencecustomer-feedbackcustomer-intelligencefeedback-analysisgemini-cli-extensionllmlocal-llmmcpmcp-servernlpopen-source-alternativepii-redactionprivacypythonself-hostedsentiment-analysissocial-listeningtopic-modelingvoice-of-customer
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/obsei)Perguntas
- obsei executa?
- Sim. obsei executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 40 minutos, encontrando 4 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou obsei?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit cb61269ef916. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar obsei?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,10: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar obsei?
- 40 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- obsei precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar obsei?
- 4 coisas quebraram na execução registrada, e 4 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de obsei?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.