Original em inglês: https://argusic.com/subject/zvec
zvec
Um banco de dados vetorial leve, extremamente rápido e que roda no mesmo processo.
Executafonte: GitHubpágina do projetoC++Apache-2.0commit 53c1bb60a0e5
C++, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent skills, db, embedded, faiss, fts, fulltext search, hnsw e llm memory.
zvec executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 49,6 minutos e encontrou 5 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Zvec v0.7.0 prebuilt wheel and from-source build both work: the Python SDK successfully creates vectors collections, inserts documents, and returns ranked similarity search results, and the 1543-test suite passes with zero failures.
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 95 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.
- Parallel build of _zvec.so fails because static lib targets (core_knn_flat_static, etc.) are not built before linking7,3 minutos
- pybind11::module INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES hard-codes /usr/include/python3.12 from sysconfig; system cmake 3.28 vs pip cmake 3.31 behaves differently5,8 minutos
- Python.h includes <x86_64-linux-gnu/python3.12/pyconfig.h> which was not present2,7 minutos
- python3.12-dev headers not installed - CMake/pybind11 FindPythonLibsNew resolves INCLUDEPY to /usr/include/python3.12 which doesn't exist2,5 minutos
- Pip-installed Python wrapper layer v0.7.0 mismatched freshly-built _zvec.so API (tuple vs _Doc objects)0,5 minutos
- Tempo de instalação
- 50 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 58 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- python -m pytest python/tests/ --tb=line -n=0 returned 1543 passed, 15 skipped, 0 failed; python -c example from README returned correct sorted results
- Tokens de modelo usados
- 1.440.696
- Commit exato testado
- 53c1bb60a0e5
- 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.
"score": 0.30000001192092896,
"fields": {},
"vectors": {}
}, {
"id": "doc_1",
"score": 0.23000001907348633,
"fields": {},
"vectors": {}
}]
ZVEC WORKS
tokens used
1,440,696Reproduzir 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.
- Recuperou-se de todos os 5 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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 49,6 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 106 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, zvec foi o 107º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
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)
agent-skillsdbembeddedfaissftsfulltext-searchhnswllm-memorylocalragsearch-enginesemantic-searchsimilarity-searchvector-databasevector-db
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/zvec)Perguntas
- zvec executa?
- Sim. zvec executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 50 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou zvec?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 53c1bb60a0e5. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar zvec?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,29: 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 zvec?
- 49,6 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- zvec 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 zvec?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 5 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como zvec se compara às alternativas?
- Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, zvec foi o 107º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de zvec?
- 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.