Original em inglês: https://argusic.com/subject/seekdb
seekdb
O AI-Native Search Database. Melhor para armazenamento de agents, ele unifica dados vetoriais, textuais, estruturados e semiestruturados em um único mecanismo. Este banco de dados tudo em um torna os agents mais inteligentes, mais fáceis de executar e mais estáveis.
Não foi possível verificarfonte: GitHubpágina do projetoC++Apache-2.0commit ab26e64cfbb8
C++, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai agents, copy on write, embedded database, full text search, hnsw, hybrid search, langchain e llamaindex.
A Argusic não conseguiu fazer seekdb executar. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 65 minutos e encontrou 6 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
pyseekdb Python SDK 1.4.0.post1 installed and verified: embedded mode creates/upserts vector collections and returns semantically relevant query results. C++ source build blocked by missing system m4 (needed by bison 2.4.1 for SQL parser generation) and slow dependency mirror, though all 20 RPM dependency packages were successfully downloaded and extracted using libarchive wrappers.
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 20 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.
- OceanBase dependency mirror very slow (~40KB/s for large RPMs)30 minutos
- dep_create.sh requires rpm2cpio and cpio which are not installed15 minutos
- dep_create.sh requires wget which is not installed10 minutos
- C++ build blocked: bison requires m4 which is not installed in the container10 minutos
- Rust toolchain not active5 minutos
- Python pip install pyseekdb blocked by externally-managed-environment2 minutos
- Tempo de instalação
- 65 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 65 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 6 encontrados, 6 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pyseekdb embedded mode demonstrated end-to-end: created onnx embedding model (384-dim), upserted documents, refreshed index, queried with natural language, correctly retrieved semantically relevant results with distance scores
- Tokens de modelo usados
- 639.783
- Commit exato testado
- ab26e64cfbb8
- 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.
'test_depth': 'tier1_real',
'notes': 'pyseekdb Python SDK installed and verified end-to-end in embedded mode. C++ source bu…
'verified_how': 'pyseekdb embedded mode demonstrated end-to-end: created onnx embedding model (…
'final_state': 'pyseekdb Python SDK 1.4.0.post1 installed and verified: embedded mode creates/u…
}
print('ARGUSIC_RESULT: ' + json.dumps(result, ensure_ascii=False))
\" 2>&1" in /work/repo
succeeded in 0ms:
The final result has been printed. Let me verify the output is correct.
tokens used
639,783
The final result has been printed. Let me verify the output is correct.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
- Recuperou-se de todos os 6 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Um agent sem limite de tempo não conseguiu fazê-lo executar.
- Levou 65 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 110 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, seekdb foi o 108º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 chegaram a esse estado.
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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Não executou | 20,00 | 0,40 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,24 |
Tópicos (de GitHub)
ai-agentscopy-on-writeembedded-databasefull-text-searchhnswhybrid-searchlangchainllamaindexmysqloceanbasepythonragsqlvector-databases
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/seekdb)Perguntas
- seekdb executa?
- A Argusic não conseguiu verificar se seekdb executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 65 minutos, encontrando 6 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou seekdb?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit ab26e64cfbb8. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar seekdb?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,40: 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 seekdb?
- 65 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- seekdb 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 seekdb?
- 6 coisas quebraram na execução registrada, e 6 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como seekdb se compara às alternativas?
- Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, seekdb foi o 108º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de seekdb?
- Todas as 2 execuções registradas estão 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.