如何在 Elasticsearch 中构建你的智能 AI 助手？

在微服务、容器化和云原生架构的推动下，现代系统产生的日志量正以指数级增长。面对 TB 级的日志数据，传统的“人工排查 + 固定规则告警”方式已经显得力不从心。日志查不准、异常发现慢、响应效率低等问题，正在不断侵蚀系统的稳定性与运维效率。

本文将带你探索一种全新的思路：如何基于 Elasticsearch 快速构建一个具备自然语言理解能力、异常检测和安全威胁识别能力的智能运维 AI 助手 。我们将围绕实际部署流程、关键技术点和典型应用场景展开，帮助你把 Elasticsearch 从“日志仓库”升级为“智能决策中枢”。

AI 助手可直接调用 Elasticsearch API，实时获取集群运行状态，并动态生成可视化监控看板，帮助运维人员快速定位问题、及时响应故障，提升系统稳定性。

支持通过自然语言输入查询指令，AI 自动将其转化为复杂的 Elasticsearch 查询语句，用户无需掌握底层语法即可高效检索数据。

从查询构建、执行到性能优化，AI 助手实现端到端的自动化处理，大幅提升操作效率，同时增强查询结果的准确性和可靠性。

通过提供智能建议和操作引导，简化运维排障、威胁检测及业务数据分析等任务，使非技术人员也能轻松上手，提升整体协作效率。

本方案旨在介绍如何基于阿里云 Elasticsearch，结合 AI 搜索开放平台的模型服务，并通过数据可视化工具 Kibana，快速部署和配置 AI 助手，提升运维效率与智能化水平。本方案的默认设置在部署完成后，将在阿里云上建立一个如图所示的环境。在实际部署过程中，可以根据具体的资源规划调整部分设置，但最终生成的运行环境将与下图基本相似。

本方案支持一键部署，可以快速体验！

创建 Elasticsearch 实例：前往 ROS一键部署链接[1]，系统将自动打开使用新资源创建资源栈面板，并按照如下参数进行配置：

完成配置后即可进行创建，实例的创建过程预计12分钟，完成后即可查看所配置的资源内容。

1. 导入样例数据

点击页面左上角 elastic logo 进入 Kibana 主页，按照下图所示，单击试用样例数据。

按照下图所示，依次单击 Sample eCommerce orders和Sample web logs 样例数据集中的添加数据。

2. 辅助集群运维和索引管理

在页面导航栏中单击 Observability > 概览，然后单击 AI 助手；开始模拟集群异常状态。

a. 在输入框输入创建名为 test 的索引，并将其副本数设置为10，并单击发送按钮。

b. 返回结果如下图所示。

查询集群状态：

a. 在输入框输入查询集群状态，并单击发送按钮。

b. 返回结果如下图所示。

恢复集群状态：

a. 在输入框输入分析问题原因，恢复集群状态为 green，并单击发送按钮。

b. 返回结果如下图所示。

查询访问设备信息：

a. 在输入框输入 分析 kibana_sample_data_logs 索引，查询最近一天请求的 machine.os top 10，并制作图表，并单击发送按钮。

b. 输出结果如下图所示，可以对图表进行编辑调整和保存。

查询访问 PV 和 UV：

a. 在输入框输入分析 kibana_sample_data_logs 索引，今日 PV 和 UV，并单击发送按钮。

b. 输出结果如下图所示。

4. 问题咨询

在页面导航栏，单击Observability > 概览，然后单击AI助手。在输入框输入请对 kibana_sample_data_ecommerce 索引执行以下操作：1、列出所有唯一的商品分类名称；2、提供对应的 Elasticsearch DSL 查询语句，并单击发送按钮。输出结果如下图所示。

测试完方案后，您可以参考以下规则处理对应产品的实例，避免继续产生费用：

• 删除 ROS 一键部署创建的云资源：

  a. 登录 ROS 控制台[2]。

  b. 在左侧导航栏，选择资源栈。

  c. 在资源栈页面的顶部选择部署的资源栈所在地域，找到资源栈，然后在其右侧操作列，单击删除。

  d. 在删除资源栈对话框，选择删除方式为释放资源，然后单击确定，根据提示完成资源释放。

• 删除 AI 搜索开放平台 API Keys：

登录 AI 搜索开放平台[3]，找到前面创建的 API Keys，在操作列先单击禁用，按照界面提示完成禁用，待操作列状态更新后，单击删除，按照界面提示完成删除。

参考链接：