在 Kubernetes 上运行私有 LangGraph RAG：本地 LLM 与完整可观测性（OpenTelemetry、Prometheus、Grafana）

文章讨论在单机/集群上运行本地 LLM、文档与检索索引以规避第三方 API 的隐私风险，并指出随之而来的三个问题：存储与暴露了什么、每次请求成本、瓶颈在哪。作者按数据摄取、LangGraph 工作流、Kubernetes 部署、可观测性（安全、成本、扩缩容）四步展开，架构包含笔记文件夹、PostgreSQL 索引、本地模型与观测栈，并附 GitHub 源码仓库。

AI推荐理由 提供本地 LLM + LangGraph RAG 在 Kubernetes 上部署并接入 OpenTelemetry/Prometheus/Grafana 可观测性的完整实践路径，覆盖数据摄取、工作流、K8s 与安全/成本/扩缩容观测，对隐私敏感场景的私有化 RAG 落地有参考价值；但为个人博客教程，未给出性能或成本实测数据，深度有限。