快速搭建基于DeepSeek的Elasticsearch智能运维助手，实现自然语言集群管理、可视化分析及查询构建。
原文标题：1分钟集成DeepSeek满血版！搭建智能运维助手
原文作者：阿里云开发者
冷月清谈：
搭建步骤：
1. 创建Elasticsearch实例 (ES 8.15及以上版本)
2. 创建DeepSeek Connector，选择"deepseek-r1"模型
3. 在操作列表中选择DeepSeek Connector进行对话
AI Assistant功能演示：
1. 辅助集群运维和索引管理：例如，诊断集群yellow状态原因并给出解决方案
2. 可视化分析：例如，分析销售额前5的品类并生成图表
3. Elasticsearch查询语句生成及问题咨询：例如，生成查询商品分类的DSL语句，解释报错信息，提供集群和索引设置调整建议
怜星夜思：
2、DeepSeek-R1模型与其他大语言模型相比，在Elasticsearch运维方面有哪些优势？
3、对于没有编程基础的运维人员来说，使用AI Assistant是否真的能够降低Elasticsearch的使用门槛？
原文内容
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。
场景3：Elasticsearch 使用的查询语句生成和各种问题咨询
Step 1：
AI Assistent 可帮助 ES 用户查询 DSL。
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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。
Step 2：
更多示例提问：
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“帮忙解释下写入、查询的 xx 报错信息”
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“怎么调整集群的 settings，有哪些 settings 可以调整”
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“怎么调整索引的 settings，有哪些 settings 可以调整”
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“参数 cluster.max_shards_per_node 配置是什么意思，给出参数的使用建议”
三、结尾
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AI助手推荐模型 |
输入（元/千tokens） |
输出（元/千tokens） |
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DeepSeek-r1 |
0.004 |
0.016 |
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DeepSeek-v3 |
0.002 |
0.008 |
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阿里云Elasticsearch：https://www.aliyun.com/product/bigdata/elasticsearch
AI搜索开放平台：https://www.aliyun.com/activity/bigdata/opensearch/platform