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wzjs 2025/8/14 0:30:21

网站建设的自我总结,百度推广开户多少钱,怎么做关于花的网站,淘宝网站是哪个公司做的作者：来自阿里云 - 魏子珺简介： Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型，使用 AI 助手，通过自然语言交互，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。一、Elasticsearch AI Assistant 介绍 E…

作者：来自阿里云 - 魏子珺

简介： Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型，使用 AI 助手，通过自然语言交互，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。

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：

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
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
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}
}

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

AI 助手推荐模型	输入（元/千tokens）	输出（元/千tokens）
DeepSeek-r1	0.004	0.016
DeepSeek-v3	0.002	0.008
qwen-max	0.0024	0.0096
qwen-plus	0.0008	0.002