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Elasticsearch AI Assistant 集成 DeepSeek,1 分钟搭建智能运维助手

  • 2025-02-18
    浙江
  • 本文字数:1939 字

    阅读完需:约 6 分钟

一、Elasticsearch AI Assistant 介绍

Elasticsearch AI Assistant 是基于生成式人工智能(GenAI)和大型语言模型(LLM)技术构建的智能运维解决方案。该产品深度融合 Elasticsearch 底层能力,通过自然语言交互与上下文感知两大核心特性,为可观测性分析、安全运维管理及数据智能处理提供一站式解决方案。



作为 Elastic 技术栈的智能引擎,AI Assistant 具备三大核心价值:


  1. 深度集成:直接调用 Elasticsearch API 实现集群实时状态诊断,支持动态生成可视化数据看板

  2. 智能交互:通过自然语言指令自动构建精准查询语句,实现查询构建-执行-优化的全流程自动化

  3. 场景优化:针对运维排障、威胁猎杀、业务分析等场景提供智能建议,显著降低技术门槛


阿里云 AI 搜索开放平台面向企业及开发者提供丰富的组件化 AI 搜索服务,本文将重点介绍基于 AI 搜索开放平台内置的 DeepSeek-R1 系列大模型,如何搭建 Elasticsearch AI Assistant。AI Assistent 可配置私有的知识库:结合知识库的内容,调用 DeepSeek 大模型辅助问答

二、DeepSeek 模型介绍

AI Assistant 需要依赖 LLM 强大的自然语言处理能力来最大化发挥作用, DeepSeek 系列模型是由深度求索(DeepSeek)公司推出的大语言模型。其中 DeepSeek-R1 专注于提升在真实应用场景中的性能,尤其是在复杂指令理解、结果准确性和服务稳定性方面表现突出。


本次在 Elasticsearch AI Assistent 使用 DeepSeek-R1 辅助用户对 Elasticsearch 集群进行操作。

三、基于 DeepSeek 系列模型 1 分钟开启 Elasticsearch 的 AI Assistent

Step 1:创建 Elasticsearch 实例

按如下文档指引,完成阿里云 ES 8.15 及以上版本实例的创建和 kibana 相关配置:https://help.aliyun.com/zh/es/user-guide/ai-assistant-usage-guidelines

Step 2:创建 DeepSeek 的 Connector

在创建 Connector(连接器)的页面上,参考上述文档步骤 10,在默认模型选项上,将模型设置成“deepseek-r1”



选择保存并测试,点击运行按钮,如果返回测试成功,就说明 DeepSeek 的 Connector(连接器)正常创建了。


Step 3:选择 DeepSeek 的 Connector 进行对话

在操作列表中,确认 Connector (连接器)选择的是刚刚创建的 DeepSeek connector name。



接下来就能使用 DeepSeek-R1 等系列 的大模型,使 AI Assistant 发挥更好的效果,帮助用户高效完成对 Elastic 的各种操作。

四、AI Assistant 的场景演示

场景 1、辅助集群运维和索引管理(AI Assistant+DeepSeek 模型

Step 1:

创建一个索引,number_of_replicas 设置很大(超过节点数量),集群状态就会变成 yellow;


PUT test/{    "settings": {        "number_of_replicas": 10    }}
复制代码

Step 2:

让 AI Assistent 分析原因并给出解决方案,AI Assistent 甚至能在用户授权后,直接调整 number_of_replicas settings 将集群恢复 green;





针对集群运维和索引管理还可以尝试提问下面一些示例问题:


  • 请列出当前集群的索引,不要包含隐藏索引或者系统索引

  • 将集群分片搬迁速度调大到 100mb

  • 创建一个 test_new 索引,索引结构跟 test 一样,分片数调整为 3 个

  • 集群现在负载为什么这么高

场景 2、可视化分析

1.导入样例数据:进入 Kibana 主页,单击试用样例数据—其他样例数据集,将 kibana 准备的 3 份示例数据导入 Elasticsearch;



2.点击如下图的 Logs 按钮,可以进行 AI Assistent 的可观测分析;



3.在分析过程中,点开任意一条日志,AI Assistent 可帮助我们了解消息的含义以及如何查找相似日志;



4.AI Assistent 上制作可视化的图表:‘


  • 提问示例:“分析 kibana_sample_data_ecommerce 索引,列出销售额前 5 的品类,并制作图表。”


可以看到 AI Assistent 画出的相关图表,用户可以点开图表详情进行调整和保存图表。


场景 3:Elasticsearch 使用的查询语句生成和各种问题咨询

1、AI Assistent 可帮助 ES 用户查询 DSL

  • 提问示例:“查询 kibana_sample_data_ecommerce 中一共有多少商品分类,将全部商品分类列出来,可以帮我写出查询的 DSL 吗”


AI Assistent 不仅会给出 DSL 的写法,还会解释查询语句,以及返回的结果说明等。


2、更多示例提问:

  • 帮忙解释下写入、查询的 xx 报错信息

  • 怎么调整集群的 settings,有哪些 settings 可以调整

  • 怎么调整索引的 settings,有哪些 settings 可以调整

  • 参数 cluster.max_shards_per_node 配置是什么意思,给出参数的使用建议


更多 AI Assistent 相关信息可点击:https://www.elastic.co

五、结尾


感谢您对阿里云 Elasticsearch 的持续关注与支持!我们将不断升级云服务的性能,以更好地满足您的需求。如果您在 AI 搜索与分析方面有任何需求或疑问,欢迎随时与我们联系。您可以搜索钉钉群号 23310502,加入我们的 AI 搜索用户交流群。

阿里云 Elasticsearch:https://www.aliyun.com/product/bigdata/elasticsearch

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