本文详细介绍了如何使用 Kubernetes 上的 LangGraph 设置私有的检索增强生成(RAG)系统,以增强数据隐私。该设置涉及运行本地 LLM,并利用包括 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana、Tempo 和 Loki 在内的可观测性堆栈来监控系统性能、成本并识别瓶颈。该过程涵盖了将数据摄取到带有 pgvector 的 PostgreSQL 数据库中、用于问答的 LangGraph 工作流以及在 Kubernetes 环境中进行部署,以确保敏感数据永远不会离开主机。 AI
影响 支持敏感数据的安全、私有 LLM 部署,减少对第三方 API 的依赖。
排序理由 文章描述了特定软件架构的技术实现和设置指南。
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