8.2 · 3D Graph Visualization 工具（3D Graph Visualization Tool）

Kubernetes / Helm 部署（中文译文）

原始 DeepWiki 页面：https://deepwiki.com/HKUDS/LightRAG/8.2-kubernetes-helm-deployment

翻译时间：2026-05-27T08:45:18.230Z

翻译模型：deepseek-chat

原文字符数：8180

项目：LightRAG (lightrag)

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Kubernetes / Helm 部署

相关源文件

以下文件用于生成此 Wiki 页面：

• k8s-deploy/databases/00-config.sh
• k8s-deploy/databases/01-prepare.sh
• k8s-deploy/databases/02-install-database.sh
• k8s-deploy/databases/03-uninstall-database.sh
• k8s-deploy/databases/04-cleanup.sh
• k8s-deploy/databases/install-kubeblocks.sh
• k8s-deploy/databases/scripts/common.sh
• k8s-deploy/databases/uninstall-kubeblocks.sh
• k8s-deploy/install_lightrag.sh
• k8s-deploy/install_lightrag_dev.sh
• k8s-deploy/lightrag/Chart.yaml
• k8s-deploy/lightrag/templates/deployment.yaml
• k8s-deploy/lightrag/values.yaml
• k8s-deploy/uninstall_lightrag.sh
• k8s-deploy/uninstall_lightrag_dev.sh

LightRAG 提供了一套完整的 Kubernetes 部署方案，可从本地开发环境扩展到生产级集群。该部署通过 Helm Chart 和自动化脚本进行管理，并与 KubeBlocks 数据库操作器集成，以提供高可用的存储后端。

部署模式

LightRAG 在 Kubernetes 中支持两种主要部署策略：轻量级（开发） 和 生产级。

1. 轻量级部署

此模式适用于测试或小规模使用场景。它使用基于文件的本地存储，无需外部数据库集群。

• 存储后端：JsonKVStorage、NanoVectorDBStorage、NetworkXStorage 和 JsonDocStatusStorage k8s-deploy/install_lightrag_dev.sh:56-59。
• 持久化：使用 emptyDir 或标准持久卷声明（PVC）来存储 .json 和 .graphml 文件 k8s-deploy/lightrag/templates/deployment.yaml:66-78。

2. 生产级部署

此模式利用专用数据库引擎来实现可扩展性和高性能。

• 存储后端：PGKVStorage、PGVectorStorage、Neo4JStorage 和 PGDocStatusStorage k8s-deploy/lightrag/values.yaml:63-68。
• 数据库编排：使用 KubeBlocks 管理 PostgreSQL（含 pgvector）和 Neo4j 集群 k8s-deploy/install_lightrag.sh:24-27。

部署流程示意图

下图展示了高层级部署脚本与其管理的具体 Helm 和 Kubernetes 实体之间的关系。

"K8s 部署编排"

graph TD
    subgraph "Shell 脚本"
        A["install_lightrag.sh"] --> B["01-prepare.sh"]
        A --> C["02-install-database.sh"]
        A --> D["helm upgrade --install"]
        E["install_lightrag_dev.sh"] --> D
    end

    subgraph "Helm Chart (lightrag)"
        D --> F["deployment.yaml"]
        D --> G["values.yaml"]
        F --> H["ConfigMap/Secret (环境变量)"]
    end

    subgraph "KubeBlocks 操作器"
        B --> I["KubeBlocks CRDs"]
        C --> J["PostgreSQL 集群"]
        C --> K["Neo4j 集群"]
    end

    subgraph "代码实体"
        H -- "设置" --> L["LIGHTRAG_KV_STORAGE"]
        H -- "设置" --> M["LIGHTRAG_GRAPH_STORAGE"]
    end

    J -- "提供" --> L
    K -- "提供" --> M

来源：k8s-deploy/install_lightrag.sh:23-80、k8s-deploy/install_lightrag_dev.sh:54-67、k8s-deploy/lightrag/values.yaml:50-83、k8s-deploy/databases/01-prepare.sh:10-30

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Helm Chart 配置

位于 k8s-deploy/lightrag 目录下的 Helm Chart k8s-deploy/lightrag/Chart.yaml:1-5 将应用程序参数化，以适应 Kubernetes 环境。

资源和持久化设置

部署默认使用单个副本，以避免使用基于文件的存储时出现文件锁定冲突 k8s-deploy/lightrag/values.yaml:1-21。

参数	默认值	描述
replicaCount	1	Pod 副本数量。
updateStrategy	Recreate	更新策略，确保旧 Pod 在新 Pod 启动前释放存储 k8s-deploy/lightrag/values.yaml:21-22。
resources.limits.memory	2Gi	LightRAG 容器的内存限制 k8s-deploy/lightrag/values.yaml:31。
persistence.ragStorage.size	10Gi	知识图谱和向量数据的存储卷大小 k8s-deploy/lightrag/values.yaml:39。

环境变量映射

deployment.yaml 模板将 Values.env 直接映射到容器的环境变量中，从而允许在运行时配置大语言模型（LLM）提供商和存储后端 k8s-deploy/lightrag/templates/deployment.yaml:43-57。同时，它还会挂载一个基于 Secret 的 .env 文件到 /app/.env k8s-deploy/lightrag/templates/deployment.yaml:44-45。

来源：k8s-deploy/lightrag/values.yaml:1-42、k8s-deploy/lightrag/templates/deployment.yaml:19-45

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数据库集成（KubeBlocks）

对于生产环境，LightRAG 使用 KubeBlocks 在集群内配置托管的数据库服务。

配置工作流

1. 准备阶段：01-prepare.sh 安装 KubeBlocks 操作器及必要的自定义资源定义（CRD），如 Snapshotter k8s-deploy/databases/install-kubeblocks.sh:12-43。
2. 附加组件安装：安装 PostgreSQL、Neo4j、Redis 和 Qdrant 的 KubeBlocks 附加组件 k8s-deploy/databases/01-prepare.sh:24-30。
3. 集群部署：02-install-database.sh 触发实际数据库实例的创建（例如 pg-cluster、neo4j-cluster）k8s-deploy/databases/02-install-database.sh:12-17。
4. 向量支持：install_lightrag.sh 脚本会等待 PostgreSQL 主 Pod 就绪，然后执行 CREATE EXTENSION vector; 以启用 pgvector 支持 k8s-deploy/install_lightrag.sh:30-37。

密钥管理

数据库的凭证由 KubeBlocks 自动生成，部署脚本通过 kubectl get secrets 获取这些凭证，并将其作为环境变量传递给 Helm 发布 k8s-deploy/install_lightrag.sh:40-60。

数据库/代码关联

此图展示了 values.yaml 中的 Kubernetes 服务名称如何映射到 LightRAG 引擎内部的存储类。

"K8s 服务到代码存储的映射"

graph LR
    subgraph "Kubernetes 服务"
        PG_SVC["pg-cluster-postgresql-postgresql:5432"]
        N4J_SVC["neo4j-cluster-neo4j:7687"]
    end

    subgraph "lightrag/values.yaml"
        V_PG_HOST["POSTGRES_HOST"]
        V_N4J_URI["NEO4J_URI"]
    end

    subgraph "LightRAG 存储类"
        KV["PGKVStorage"]
        VEC["PGVectorStorage"]
        GRPH["Neo4JStorage"]
    end

    PG_SVC --> V_PG_HOST
    N4J_SVC --> V_N4J_URI

    V_PG_HOST --> KV
    V_PG_HOST --> VEC
    V_N4J_URI --> GRPH

来源：k8s-deploy/lightrag/values.yaml:63-79、k8s-deploy/install_lightrag.sh:70-82

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安装与卸载

安装脚本

• 生产环境：bash k8s-deploy/install_lightrag.sh

- 需要设置 OPENAI_API_KEY 环境变量 k8s-deploy/install_lightrag.sh:7-15。 - 部署完整的数据库栈和 lightrag Helm 发布。

• 开发环境：bash k8s-deploy/install_lightrag_dev.sh

- 仅使用轻量级本地存储部署 lightrag-dev 发布 k8s-deploy/install_lightrag_dev.sh:54-67。

卸载脚本

• 仅卸载应用：uninstall_lightrag.sh 或 uninstall_lightrag_dev.sh 会移除 Helm 发布，但保留数据库 k8s-deploy/uninstall_lightrag.sh:1-5。
• 完全清理：databases/uninstall-kubeblocks.sh 会移除 KubeBlocks 操作器、CRD 以及所有关联的数据库命名空间 k8s-deploy/databases/uninstall-kubeblocks.sh:26-48。

来源：k8s-deploy/install_lightrag.sh:1-96、k8s-deploy/install_lightrag_dev.sh:1-82、k8s-deploy/databases/uninstall-kubeblocks.sh:1-52