OpenRAG Kubernetes部署指南：Helm Chart完整配置教程（从入门到生产环境）

OpenRAG Kubernetes部署指南Helm Chart完整配置教程从入门到生产环境【免费下载链接】openragOpenRAG is a comprehensive, single package Retrieval-Augmented Generation platform built on Langflow, Docling, and Opensearch.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/open/openragOpenRAG 是一个基于 Langflow、Docling 和 Opensearch 构建的开箱即用的检索增强生成RAG平台。本教程带你用Helm Chart在 Kubernetes 上一键部署 OpenRAG涵盖 values.yaml 关键配置、Ingress 暴露、外部 OpenSearch 对接与 Operator 托管两种模式让你几分钟内拥有一个可对话的企业级知识库。OpenRAG Kubernetes 部署架构速览OpenRAG 在 K8s 上由三部分核心组件构成Chart 会一次性部署组件默认副本说明Frontend2Next.js 界面无状态可开启 HPA 水平扩容Backend1FastAPI 服务负责文档摄取、搜索与鉴权Langflow1流程编排引擎SQLite 限制单写者仅支持垂直扩缩PostgreSQL可选1为 Langflow 提供外部数据库密码自动生成到 Secret 注意OpenSearch 与 Docling 不属于本 Chart 部署范围它们作为外部依赖通过连接配置接入默认指向托管型 OpenSearch SaaS这一点在 kubernetes/helm/openrag/values.yaml 的global.opensearch区块有明确说明。部署成功后OpenRAG 会在界面中加载默认 Agent 流程形如下图所示快速开始Helm Chart 安装步骤前置条件检查Helm 3.x 与 kubectl 已配置好集群上下文一个可用的 OpenSearch 端点SaaS 或自建均可至少一个 LLM Provider 的 API KeyOpenAI / Anthropic / WatsonX / Ollama 任选若启用backend.persistence.shared默认开启、ReadWriteMany集群需支持 RWX 存储如 NFS/CephFS否则将其设为enabled: false并改用 RWX 替代方案一键安装命令Chart 位于仓库的 kubernetes/helm/openrag/ 目录当前版本 0.2.0见 Chart.yaml# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/open/openrag cd openrag # 安装必填 OpenSearch 连接 LLM 密钥 helm install openrag ./kubernetes/helm/openrag \ --namespace openrag \ --create-namespace \ --set global.opensearch.hostmy-cluster.us-east-1.es.amazonaws.com \ --set global.opensearch.passwordyour-password \ --set llmProviders.anthropic.enabledtrue \ --set llmProviders.anthropic.apiKeysk-ant-xxxx安装后快速验证# 查看部署的 Pod kubectl get pods -n openrag # 未配置 Ingress 时用端口转发访问前端 kubectl port-forward svc/openrag-frontend 3000:3000 -n openrag # 浏览器打开 http://localhost:3000打开后就能看到 OpenRAG 的 AI 聊天界面直接向你的知识库提问values.yaml 核心配置详解完整参数参考 kubernetes/helm/openrag/values.yaml这里挑出生产环境最关键的几组1. 外部 OpenSearch 连接必配global: opensearch: host: my-cluster.us-east-1.es.amazonaws.com port: 9200 scheme: https # 生产环境使用 HTTPS username: admin password: # 存入 Secret indexName: documents2. LLM Provider 密钥按需开启其一llmProviders下支持openai、anthropic、watsonx、ollama四类密钥统一写入 Kubernetes Secret不会明文落盘。例如使用本地 OllamallmProviders: ollama: enabled: true endpoint: http://ollama:114343. Ingress 与 TLS 暴露Chart 默认开启 IngressclassName: nginx分别为前端、后端、Langflow 配置独立 Host支持挂载现有证书 Secret 或 cert-manager 的ClusterIssuer自动签发ingress: enabled: true className: nginx hosts: frontend: host: openrag.example.com backend: host: api.openrag.example.com tls: enabled: true certManager: enabled: true issuerRef: name: letsencrypt-prod kind: ClusterIssuer4. 存储与多租户0.2.0 版本将存储重构为两块主卷data应用状态、密钥10Gi RWO与shared文档与流程50Gi RWX模板位于 kubernetes/helm/openrag/templates/storage/。多租户场景通过global.tenant.name区分资源命名与命名空间。5. 扩容与资源调优Frontendfrontend.replicaCount: 2并可开启frontend.autoscaling2→10 副本CPU 70% 目标Langflow受 SQLite 单写者限制只能垂直扩容默认 limits 为 4 CPU / 8GiBackendlimits 默认 4 CPU / 16Gi可通过backend.maxWorkers控制工作进程数进阶方案Operator 托管模式如果你希望声明一个 CROperator 自动拉起整套应用仓库提供了第二个 Chartkubernetes/helm/operator/其原理文档见 kubernetes/operator/README.md。安装 Operatorhelm install openrag-operator ./kubernetes/helm/operator \ --namespace openrag-control \ --create-namespace应用自定义资源CROperator 通过单个OpenRAG自定义资源管理 frontend、backend、langflow 三套 Deployment/Service/StorageClass完整示例见 openrag_v1alpha1_openrag.yamlapiVersion: openr.ag/v1alpha1 kind: OpenRAG metadata: name: my-openrag namespace: my-tenant spec: frontend: image: langflowai/openrag-frontend:latest backend: image: langflowai/openrag-backend:latest storage: enabled: true size: 10Gi langflow: image: langflowai/openrag-langflow:latest storage: enabled: true size: 10Gi opensearch: host: opensearch-coordinating.opensearch.svc.cluster.local credentialsSecret: opensearch-credentials此外 CR 还支持由 Operator 直接部署Docling 文档处理组件serve worker带 HPA 与节点调度配置详见同文件内doclingComponents注释区块。⚠️ 升级提示Helm 不会自动升级 CRD。若 CRD 有变更需手动执行kubectl apply -f kubernetes/helm/operator/crds/openr.ag_openrags.yaml。常见排查与故障排查清单安装失败时按以下顺序检查完整说明见 kubernetes/helm/openrag/templates/NOTES.txtPod 状态kubectl get pods -n openrag -l app.kubernetes.io/instanceopenrag重点看 Langflow 是否因 CPU 不足 Pending2 核节点请调低 resources查看日志按组件标签分别查看componentlangflow / backend / frontend日志共享卷 Pending集群无 RWX 存储时将backend.persistence.shared.enabled设为false0.2.0 升级旧版config、keysPVC 已合并入data卷升级前请手动迁移数据部署完成后可选开启 OpenSearch Dashboards 查看向量索引--set dashboards.enabledtrue。总结两种部署方式怎么选场景推荐方式需要快速上线、精细控制每个组件直接安装 openrag Helm Chart多租户、GitOps 声明式管理、批量纳管安装 Operator Chart CR本地体验 TUI 模式参考 src/tui/ 目录到这里你的 OpenRAG 检索增强生成平台已在 Kubernetes 上完成部署。上传几份文档即可开始与知识库对话。【免费下载链接】openragOpenRAG is a comprehensive, single package Retrieval-Augmented Generation platform built on Langflow, Docling, and Opensearch.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/open/openrag创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考