阿里妹导读
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。
DeepSeek-R1满血版与Elasticsearch AI Assistant（智能运维助手）的深度融合，标志着生成式AI（GenAI）与智能运维专业领域的协同正式迈入实战阶段。 本文将揭秘如何结合阿里云AI搜索开放平台和阿里云Elasticsearch的AI Assistant，在1分钟内搭建智能运维助手，将LLM技术转化为可落地的运维生产力：
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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。
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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。
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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。
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定制知识： 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。
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。
一、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。
二、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：
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请列出当前集群的索引，不要包含隐藏索引或者系统索引
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将集群分片搬迁速度调大到100mb
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创建一个test_new索引，索引结构跟test一样，分片数调整为3个
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集群现在负载为什么这么高
场景2、可视化分析
Step 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；
Step 2：
点击如下图的 Logs 按钮，可以进行 AI Assistent 的可观测分析；
Step 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；
Step 4：
AI Assistent 上制作可视化的图表：
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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。
