方案背景
基于 LLM 构建 Elasticsearch 智能运维解决方案
运维复杂度高
Elasticsearch 集群状态监控、性能调优和故障排查需要专业人员参与，运维门槛高、响应慢。
自动化能力不足
查询构建、执行与优化多为人工干预，流程繁琐且易出错，影响效率与结果准确性。
智能化运维与分析
通过 AI 助手，运维、安全检测及数据分析任务得以简化，赋能业务人员，推动团队高效协同。
方案优势
从感知到洞察：Elasticsearch AI 助手开启智能化运维
实时监控与智能诊断
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。
自然语言交互查询
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。
全流程自动化处理
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。
降低技术使用门槛
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。
架构与部署
基于 AI 搜索开放平台与阿里云 Elasticsearch 构建数据分析助手
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。
部署时长：35 分钟
预估费用：5 元（检索分析服务 Elasticsearch 版按量计费，AI 搜索开放平台模型服务按实际调用量计费，不使用不计费。假设您选择本方案示例规格资源，且资源运行时间不超过 60 分钟，体验本方案预计成本不超过 5 元。）
应用场景
技术方案的广泛应用场景
运维排障
AI 助手动态识别用户问题，生成精准查询语句并简化复杂问题，助力快速定位与排障。
智能日志分析
通过自然语言指令生成实时分析语句，快速定位异常，满足安全团队的高效威胁检测需求。
数据分析
通过自然语言提问，AI 助手转换为正确查询，提供实时分析结果，支持业务决策。
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