Elastic AI助手使用场景全介绍原创

AIS森是elastic search平台上成熟而全面的产品，它不仅仅只是一个聊天助手，更是一个能够有效帮助企业提高分析效率和决策准确性并实现自动运维的AI工具。在本视频中，我们将为您展示a assistant的功能和优势，以及如何使用AI assistant来解决实际问题。AI assistant是一个基于elastic search平台的智能助手。Elastic search平台通过多个版本上的持续迭代和创新，结合数据挖掘、机器学习、自然语言理解技术以及语义搜索和大模型的能力，为用户提供了一个全面的智能助手。Elastic isistant最大的不同之处在于它不仅仅是使用了大模型的能力。

更是通过与企业知识库的结合，使用IG技术解决了大模型的问题，并帮我们构建了自有数据和生成式AI之间的桥梁。通过优秀的感知上下文环境能力，结合知识库进行分析和决策，从而让用户能够更加高效、精准完成数据分析工作，提升工作效率和数据分析的准确性。接下来我们将从四个方面为您展示AI system的功能和优势。首先是通过自然语言查询和操作，降低数据使用者的门槛，从而实现数据分析和治理的民主化。根据任务安排，您需要分析航班的延迟情况，但当前的仪表板上没有对应的信息，并且你对相关的查询语言。

与可视化工具并不特别熟练，但通过使用AI助手，你无需掌握相关的技巧即可轻松完成对应任务。打开AI助手的页面，你只需以自然语言的方式告知需要分析的数据集以及期望的结果。AI助手能够准确的分析你的需求，最大限度的按照你的要求呈现在AI助手页面上的分析的结果可以随时可视化，并可按需定制，无需复杂的操作即可集成到仪表板当中。

不仅仅是数据分析和可视化，数据的治理和操作同样可以通过AI助手完成。Elas AI助手配备了丰富的API接口，通过良好调优的提示工程，AI助手可准确调用合适的API为你完成对应的工作。从数据结构的定义到数据提取、清洗、分析和可视化，再到索引、生命周期管理、热点线程查杀，日常中的数据治理和操作都可以轻松搞定。在演示的案例中，AI助手根据所提供的日志样例，准确的为我们生成了符合EL common s的索引映射，并创建了对应的in type.

将日志内容解释到对应的字段当中，这一过程不仅高效而且精确。此外，AI助手还根据需求为索引创建了相应的索引模板和索引生命周期策略，确保日志的injection清洗、分析、搜索和展示等环节。都能高效顺利的进行，因此整个数据治理流程变得更加便捷高效，让用户可以更加专注于核心业务。Elas d gii助手最大的亮点则在于内置的iagg知识库，无需任何复杂的操作即可将企业的自有数据链接到elastic set内置的知识库中，无需任何复杂的查询。每次对话中，AI助手都会查询知识库中的相关知识，以提供最新最准确的决策与答案，而非时长出现幻觉的泛化答案。在案例中，当我们需要当前的问题进行调查时，AI助手可以通过精确的上下文感知并结合企业中的贝塔为史、运为手册等信息，为我们最大程度的节省调查的。

时间，我们可以从问题的表象出发，一路下钻到具体的问题产生位置，无需拷贝上下文信息与编辑繁琐的提示语，AI助手便能直接开启对问题的分析。分析的过程不仅仅考虑了问题本身的描述，同时根据知识库里的数据进行关联分析。通过对已知问题、历史问题的关联查询，AI助手能够给出更加准确的见解。在这里，AI助手直接将问题对应到了DHB上的已知问题，这节省了我们大量的调查时间，甚至是在修复的过程中，AI助手仍然可以查。

查询运维手册，帮你减少修复的时间。伊拉AI助手提供了多种简便的方式来管理和丰富知识库，每一条写入知识库的内容都会在交互时被查询，你可以简单通过单条目添加或者批量上传的方式将内容添加到知识库中。如果资料是存储在外部的数据源中，EL来D提供了各种常见的连接器帮你自动同步，从vkipa到guitar代码仓库，从云端硬盘到数据库与邮箱，从对象存储到即时通信软件，如果需要定制化，也可以通过定制的连接器进行同步，甚至是。

你可以通过爬虫从网上进行数据的爬取。正如例子中，数千篇不同语言的博客被爬取到elastic search中保存，而你需要做的只是把对应的索引按照规范的格式redandex到知识库中，这些知识就能为你所用。在日常的对话当中，如果你想让AI助手记住某个特定的操作或者指令，一句简单的命令即可将信息保存到知识库当中。得益于多语言的支持，你可以用不同的语言跟AI助手对话，仍然能保证召回相关的信息。

E SD bii助手不仅能够通过上下文感知与知识库查询来提升分析的准确性和解决问题的效率，它还能通过链式思考将问题拆分为多个任务，并通过与外部的交互进行复杂问题的分布解决。这种交互超出了聊天机器人的范畴，让我们实现完整的as成为了可能。当我们将外部操作的调用信息以知识条目的方式保存在知识库中，我们就能让AI助手代理执行各种操作。比如在例子我们提供了企业微信的连接和操作方式，以及cos外部存储的挂载方式，那么就能在交互时让AI助手与外部环境进行交互。这里我们让AI。

助手将集群状态发送到企业微信，AI助手能够根据当前的状态持续纠错，直到任务终结或者终止。并且我们看到AI助手将命令拆分成了多个任务，并根据每个任务的反馈进行下一步的调用。当规则引擎或者监控系统发出过多的异常或者告警时，我们通常会陷入告警疲劳。根据研究报告表明，分析人员一天处理问题的上限不应超过50个告警。即便有AI相助，如果仍需逐个处理，不仅效率低下，也无法发现告警之间的关联与因果顺。

EL拉AI助手通过结合大模型掌上下文的能力，可以在单次探索中同时处理多达100个告警，并且将告警进行有效的分类、因果排序以及影响分析，帮助运维人员获取事件影响的总览，进而避免告警疲劳，提升处理问题的上限与效率。不仅可以批量处理海量的告警，我们还可以将告警发送到AI助手，并定制自动处理规则，让AI助手帮我们自动处理每次故障或威胁。就如事例中所实现的，当发现业务出现慢查询时，我们期望的不仅仅是一个简单的告警通知，还应包含AI助手提功能具体分析结果和修复的建议，并且。

整理为恰当的报告。通过集成良好的AI助手，我们可以轻松定义自动处理流程。我们只需在分析的过程中顺手定义对应的告警，并把AI助手作为告警的下游输出，即可在告警触发时捕获到对应的告警上下文，并按照定义好的提示过程进行对应的任务拆分与操作。执行自动化的告警响应全程无需任何编码工作，以自然语言定义与UI点击的方式即可定义自动化操作流程。

ESTAI助手的核心差异在于其强大的知识库集成和IG技术，不仅仅依赖大模型，而是将企业私有数据与生成式AI结合，通过上下文感知提供精准的分析和决策。它支持多数据源自动同步，并具备自动化处理和多任务分解的能力，让运维和分析工作更高效智能。