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Operations Isolated Benchmark
May-Kirihara edited this page May 14, 2026
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ベンチマークを 本番 DB を触らずに 走らせる隔離実行スクリプト。
使い分け: 仮説→実装→検証ループの 検証 は Operations — Performance Testing (
tests/perf/の 7 階層、real RURI、~15 秒で 38 tests) が main path。実 RURI で本番に近い corpus + REST/uvicorn 経由で latency を測りたいとき (SC-001〜SC-007 シナリオを含む production-like e2e benchmark) に このページのscripts/run_benchmark_isolated.shを使う。tests/perf/ は engine 直叩き unit-level、isolated_benchmark は server stack 込みの integration-level という関係。
通常のベンチマークは大量のクエリと記憶操作を行うため、本番 GaOTTT DB(数千〜数万件のあなた自身の記憶)を汚染する可能性がある。隔離スクリプトは /tmp/gaottt-bench/ で完全に独立した DB を使用。
# 200 件で隔離ベンチ(既定)
.venv/bin/bash scripts/run_benchmark_isolated.sh
# 件数を変える
.venv/bin/bash scripts/run_benchmark_isolated.sh 1000
# 別ポートで実行(既定 8765)
BENCH_PORT=8800 ./scripts/run_benchmark_isolated.sh
# 別ディレクトリに退避
BENCH_DIR=/tmp/my-bench ./scripts/run_benchmark_isolated.sh-
GAOTTT_DATA_DIR=/tmp/gaottt-benchを設定して uvicorn を起動 → 本番 DB は不可触 - 200 件(or 指定数)の文書をベンチ DB に投入
- SC-001〜SC-007 + Baseline drift を実行
- 結果は
/tmp/gaottt-bench/report.jsonに保存 - ベンチ DB は確認用に残す(
rm -rf /tmp/gaottt-benchで消去)
| ID | 内容 | 基準 |
|---|---|---|
| SC-001 | クエリレイテンシ | p50 < 50ms |
| SC-002 | 質量蓄積 | 反復検索で mass↑ |
| SC-003 | 時間減衰 | 直近アクセス boost |
| SC-004 | 共起グラフ | エッジ形成 |
| SC-005 | 並行性 | 50 同時クエリで 0 エラー |
| SC-006 | 永続化 | 状態保存 |
| Baseline | Static RAG vs GaOTTT | スコア drift 確認 |
SC-001 Latency: p50=15.1ms, p95=16.7ms, p99=26.2ms (200 docs)
SC-005 Concurrency: 50 succeeded, 0 failed
全 7 項目 PASS
# 1. 単体 + 統合テスト
.venv/bin/python -m pytest tests/ -q
# 2. ★ 7 階層 perf テストスイート (real RURI、仮説→実装→検証 ループの検証)
.venv/bin/python -m pytest tests/perf/ -q
# 3. このページの isolated bench (REST/uvicorn stack 込みの e2e)
rm -rf /tmp/gaottt-bench
.venv/bin/bash scripts/run_benchmark_isolated.sh(formerly GER-RAG)
- 1. Welcome
- 2. Install GaOTTT
- 3. Connect Your Client
- 4. First Conversation
- 5. Everyday Use
- 6. When Stuck
- As Long-Term Memory
- As Task Manager
- As Persona Base
- As Narrative Engine
- Multi-Agent Setup
- Per-Project DBs
- Multiverse (1人1宇宙)
- Ambient Recall
- Visualization
- Server Setup
- Multiverse 運用プレイブック(統合)
- Multiverse クイック健康チェック(パニック時)
- Multiverse Setup (MV3)
- Multiverse Import Universe
- Control Plane (MV4)
- Backup & DR (MV5)
- Resource Requirements (VRAM/RAM/Disk)
- Tuning
- Ingestion (files & chat history)
- Migration (upgrade)
- Compact & Backup
- Isolated Benchmark
- Performance Testing (7-tier)
- Troubleshooting
- Roadmap
- Backend Phase A/B/C
- Phase D — Persona & Tasks
- Phase G — Memory Genesis
- Phase H — Wave Seed Redesign
- Phase I — Free Star Movement
- Phase J — Persona-Anchored Retrieval
- Phase K — Stellar Supernova Cohort
- Phase L — Hybrid Retrieval
- Phase M — Mass Conservation
- Phase N candidate β — Mass Evaporation
- Phase O — TTT Observability
- Phase P — Pressure Terms (Λ + Langevin)
- Phase Q — Orbital Mechanics (Rosette Orbits)
- Phase Q2 — Gravitational Scale Matching
- Phase T — Semantic Requalification
- Phase U — Review Hardening
- Observation Apparatus Refinement
- Observation Apparatus Round 2 (dogfooding 2026-06-12 起点)
- Hardening — Concurrency & Persistence
- Ambient Recall Enrichment
- Ambient Recall Refinement (Phase A 由来)
- Ambient Recall Lateral Association (〇〇といえば〜)
- Accretion Recall (降着想起・〇〇ってなんだっけ)
- Synaptic Pruning (連想の忘却・edge decay)
- Save Candidates Hook (ambient-recall の write-side 対称)
- Lens Hygiene (ambient block の漏れ防止)
- Instruction Surface Hygiene (指示表層と hook harness)
- Query as Mass Distribution
- Multiverse Scale-Out (大規模化・1人1宇宙)
- SKILL.md Improvement
- Embedder Comparison (RURI vs RikkaBotan)