用于管理 Elasticsearch Serverless 项目标 AI Agent

作者：来自 Elastic  Fram Souza

由自然语言驱动的 AI 署理，可轻松管理 Elasticsearch Serverless 项目 - 支持项目创建、删除和状态查抄。

这个小型下令行工具让你可以用简朴的英语管理你的无服务器 Elasticsearch 项目。它通过AI（这里是 OpenAI）明白你的意思，并利用 LlamaIndex 调用正确的函数！

它能做什么？

• 创建项目：创建一个新的无服务器 Elasticsearch 项目。
  
• 删除项目：删除一个已有项目（是的，它还会帮你清算干净）。
  
• 获取项目状态：检察项目标运行状态。
  
• 获取项目详情：获取项目标详细信息。
  
• 在 GitHub 上检察代码。
  

工作原理

当你输入类似：
“Create a serverless project named my_project"”
这样的指令时，系统背后会实行以下步骤：

• 用户输入 & 上下文
  你的自然语言下令会发送给 AI 智能体（agent）。
  
• 函数描述
  这个 AI 智能体预先了解了一些函数，比如：
  
  
  
  • create_ess_project
    
  • delete_ess_project
    
  • get_ess_project_status
    
  • get_ess_project_details
    这些函数都附带详细描述，告诉 AI 每个函数的用途和所需的参数。
    
  
  
• LLM处理
  你的哀求和这些函数信息会一起发送到大语言模型（LLM），也就是说 AI 会看到：
  
  
  
  • 你的自然语言指令
    
  • 可用的函数和它们的描述
    
  • 对话汗青和上下文信息（因为是对话式的，AI 会记着之前的交流内容）
    
  
  
• 函数调用 & 响应
  AI 判断该调用哪个函数，并把正确的参数（比如项目名）传递过去，然后实行函数，并以友好的格式把效果返回给你。
  

设置



先决条件

在运行 AI 智能体之前，请确保你已经完成以下准备工作：

• 已安装Python（3.7 或更高版本）。
  
• 已在 Elastic Cloud 上设置好 Elasticsearch 无服务器账号。
  
• 已拥有 OpenAI 账号，用于与语言模型交互。
  

步骤

1）克隆代码仓库：

1. git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-labs/supporting-blog-content/serverless-ai-agent
2. cd serverless-ai-agent

复制代码

2）创建虚拟环境（可选，但推荐）：
假如遇到环境干系的题目，可以创建一个虚拟环境来举行隔离：

1. python -m venv venv
2. source venv/bin/activate  # On Windows, use venv\Scripts\activate

复制代码

3）安装依赖：
运行以下下令，确保全部必须的依赖都已安装：

1. pip install -r requirements.txt

复制代码

4）设置环境：
在项目根目次下创建一个 .env 文件，并添加以下变量。你可以参考示例文件 .env.example 作为模板：

1. ES_URL=your_elasticsearch_api_url  # The base URL for your Elasticsearch service (e.g., https://your-cluster-id.es.region.aws.elastic-cloud.com)
2. API_KEY=your_elasticsearch_api_key  # Your API key for Elasticsearch
3. REGION=your_region  # Example: aws-eu-west-1
4. OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key  # Your OpenAI API key

复制代码

确保你已经正确设置以下变量的值：ES_URL、API_KEY 和 OPENAI_API_KEY。这些密钥可以在对应服务的控制台找到。
5）项目文件：
这个工具利用一个名为 projects.json 的文件来保存项目标映射关系（即项目名称和项目详情）。假如该文件不存在，工具会自动创建。

运行 AI 智能体

完成设置后，你可以通过以下方式运行 AI 智能体：

1. python main.py

复制代码

你将看到类似这样的提示：

1. Welcome to the Serverless Project AI Agent Tool!
2. You can ask things like:
3. - 'Create a serverless project named my_project'
4. - 'Delete the serverless project named my_project'
5. - 'Get the status of the serverless project named my_project'
6. - 'Get the details of the serverless project named my_project'

复制代码

输入你的下令，AI 智能体将自动处理！完成后，输入 exit 或 quit 退出。

更多细节

• LLM 集成：
  LLM 接收到你的查询和每个可用函数的详细描述。这资助它明白上下文，并决定是否调用 create_ess_project 或 delete_ess_project 等函数。
  
• 工具描述：
  每个函数工具（通过 FunctionTool.from_defaults 创建）都有一个友好的描述。这个描述会包含在发送给 LLM 的提示中，资助它了解可用的操作以及每个操作的预期。
  
• 持久化：
  你的项目及其详情会保存在 projects.json 文件中，这样你就不需要每次都重新输入信息。
  
• 详细日记：
  智能体被设置为详细日记模式，这对于调试和检察你的指令怎样转换为函数调用非常有效。
  

示例利用

假设你已经完成了全部设置并成功启动了 AI 智能体。以下是一些常见的利用示例：

1. python main.py Welcome to the Serverless Project AI Agent Tool!
2. You can ask things like:
3. - 'Create a serverless project named my_project'
4. - 'Delete the serverless project named my_project'
5. - 'Get the status of the serverless project named my_project'
6. - 'Get the details of the serverless project named my_project'User: Create a serverless project named my-february-testAdded user message to memory: Create a serverless project named my-february-test=== Calling Function ===Calling function: create_ess_project with args: {"project_name":"my-february-test"}========================Agent: The serverless Elasticsearch project named "my-february-test" has been created successfully. Here are the details:- **Project ID:** <>>- **Elasticsearch Endpoint:** [https://my-february-test-ccc399.es.eu-west-1.aws.qa.elastic.cloud](https://my-february-test-ccc399.es.eu-west-1.aws.qa.elastic.cloud)- **Kibana Endpoint:** [https://my-february-test-ccc399.kb.eu-west-1.aws.qa.elastic.cloud](https://my-february-test-ccc399.kb.eu-west-1.aws.qa.elastic.cloud)User: get my-february-test statusAdded user message to memory: get my-february-test status=== Calling Function ===Calling function: get_ess_project_status with args: {"project_name":"my-february-test"}========================Agent: The status of the "my-february-test" project is currently **initializing**.User: get my-february-test infoAdded user message to memory: get my-february-test info=== Calling Function ===Calling function: get_ess_project_details with args: {"project_name":"my-february-test"}========================Agent: Here are the details for the "my-february-test" project:- **Project Name:** my-february-test- **Alias:** my-february-test-ccc399- **Cloud ID:** ""- **Project ID:** ""- **Region ID:** aws-eu-west-1- **Created At:** 2025-02-12T15:42:00.530177619Z- **Created By:** 571213384- **Organization ID:** ""- **Type:** Elasticsearch- **Optimized For:** General Purpose- **Search Lake:**  - **Boost Window:** 7  - **Search Power:** 100- **Endpoints:**  - **Elasticsearch:** https://my-february-test-ccc399.es.eu-west-1.aws.qa.elastic.cloud  - **Kibana:** https://my-february-test-ccc399.kb.eu-west-1.aws.qa.elastic.cloud- **Credentials:**  - **Username:** ""  - **Password:** ""Please ensure to keep the credentials secure.User: please delete the my-february-test projectAdded user message to memory: please delete the my-february-test project=== Calling Function ===Calling function: delete_ess_project with args: {"project_name":"my-february-test"}========================Agent: The "my-february-test" project has been deleted successfully.

复制代码

了解有关 Elastic Cloud Serverless 的更多信息，并开始 14 天免费试用来亲自测试。

原文：The AI Agent to manage Elasticsearch Serverless projects - Elasticsearch Labs

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