Original em inglês: https://argusic.com/subject/vector-storage
vector-storage
Vector Storage é um banco de dados vetorial que permite buscas por similaridade semântica em documentos de texto no armazenamento local do navegador. Ele usa embeddings da OpenAI para converter documentos em vetores e permite buscar documentos similares com base na similaridade de cosseno.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit 0484d9c25765
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: cosine similarity, embedding vectors, javascript, local storage, localstorage, lru cache, npm e open source.
vector-storage executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
npm install completes, npx tsc and npm run lint pass, and node verify.mjs exits 0 with ALL CHECKS PASSED covering add/search/filter/hits/persistence/LRU and the OpenAI embedding fetch path against a local mock server.
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 92 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.
- Race: constructor kicked off async loadFromIndexDbStorage() unawaited, so addText/addTexts raced with the load and wiped documents10 minutos
- Hit counters never accumulated: updateHitCounters mutated result copies, not stored documents, breaking the documented LRU ordering8 minutos
- indexedDB is not defined in Node: library depends on browser IndexedDB via idb1 minuto
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 10 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- node verify.mjs exited 0 with ALL CHECKS PASSED (21/21 checks: CRUD, ranking, filters, hits, persistence, LRU, and the OpenAI fetch path via local mock server); npx tsc and npm run lint both exited 0
- Tokens de modelo usados
- 231.283
- Commit exato testado
- 0484d9c25765
- 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
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
All checks pass and the tree is clean except the intended changes. Final verification recap, then t…
**What I did**
- `npm install` — succeeded (242 packages); added `fake-indexeddb` as a devDependency for Node-side…
- `npx tsc` — builds `dist/` without errors.
- No test suite exists in the repo, so I wrote `verify.mjs` exercising the actual built package.
**Errors found and fixed**
1. `indexedDB is not defined` when running the library in Node — fixed by using `fake-indexeddb/aut…
2. Constructor fired async `loadFromIndexDbStorage()` unawaited, racing with `addText`/`addTexts` a…
3. `updateHitCounters` mutated shallow copies, so hit counters (and thus LRU eviction order) never …
**Verified behavior (21/21 checks in `node verify.mjs`, exit 0, "ALL CHECKS PASSED")**
- `addText`/`addTexts`, dedupe on repeated text, cosine ranking ("fox" first for "quick fox"), `k`,…
- `npm run lint` passes; `npx tsc` passes.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
- Instalado em 1 minuto.
- Recuperou-se de todos os 3 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
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 | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,07 |
Tópicos (de GitHub)
cosine-similarityembedding-vectorsjavascriptlocal-storagelocalstoragelru-cachenpmopen-sourceopenaisemantic-searchsemantic-similaritytypescriptvector-databasevector-dbvector-searchvector-similarityvector-similarity-databasevector-similarity-search
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/vector-storage)Perguntas
- vector-storage executa?
- vector-storage executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou vector-storage?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 0484d9c25765. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar vector-storage?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,07: 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 vector-storage?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- vector-storage 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 vector-storage?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de vector-storage?
- 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.