主要观点总结
本文介绍了阿里云AI搜索开放平台及其内置的DeepSeek-R1系列大模型如何搭建Elasticsearch AI Assistant。重点介绍了AI Assistant的功能，包括深度集成、智能交互、场景优化和定制知识。文章还详细描述了基于DeepSeek系列模型如何开启Elasticsearch的AI Assistant的步骤，以及AI Assistant在集群运维、索引管理、可视化分析和查询语句生成等方面的应用场景演示。
关键观点总结
关键观点1: 阿里云AI搜索开放平台提供组件化AI搜索服务
该平台内置了DeepSeek-R1系列大模型，用于搭建Elasticsearch AI Assistant。
关键观点2: DeepSeek-R1与Elasticsearch AI Assistant的深度融合
标志着生成式AI与智能运维专业领域的协同进入实战阶段。
关键观点3: AI Assistant的功能介绍
包括深度集成、智能交互、场景优化和定制知识，可显著降低成本和技术门槛。
关键观点4: 基于DeepSeek系列模型搭建Elasticsearch AI Assistant的步骤
包括创建Elasticsearch实例、创建DeepSeek的Connector和选择Connector进行对话等。
关键观点5: AI Assistant在集群运维、索引管理、可视化分析和查询语句生成等方面的应用场景
通过场景演示，展示了AI Assistant在Elasticsearch操作中的实际效果和优势。
文章预览
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： 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。 定制
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