管理 Elasticsearch Serverless 项目的人工智能代理

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如何使用人工智能代理管理无服务器 Elasticsearch 项目

1. 克隆版本库：使用git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-labs/supporting-blog-content/serverless-ai-agent a 从 GitHub 下载该工具的代码，然后使用cd serverless-ai-agent 导航到该目录。
2. 设置环境： 使用python -m venv venv 创建虚拟环境（可选）并激活（Windows 上为source venv/bin/activate 或venv\Scripts\activate ）。然后，使用pip install -r requirements.txt 安装必要的 Python 软件包。
3. 配置凭证： 在项目根目录下创建.env 文件，并在其中填入 Elasticsearch API URL (ES_URL)、API 密钥 (API_KEY)、地区 (REGION) 和 OpenAI API 密钥 (OPENAI_API_KEY)。
4. 运行工具： 在终端运行python main.py ，执行该工具。这将启动人工智能代理，并提示您执行命令。
5. 用自然语言管理项目：使用纯英文命令与工具交互，如"Create a serverless project named my\_project","Get status of the serverless project named my\_project", 或"Delete the serverless project named my\_project" 。人工智能将解读您的命令并执行相应的功能。

背景

这个小命令行工具能让你用简单的英语管理你的无服务器 Elasticsearch 项目。它会与人工智能（本例中为 OpenAI）对话，以了解您的意思，并使用 LlamaIndex 调用正确的函数！

Elasticsearch Serverless AI 代理能做什么

• 创建项目：启动一个新的无服务器 Elasticsearch 项目。
• 删除项目删除现有项目（是的，它会在你删除后进行清理）。
• 获取项目状态：查看项目进展情况
• 获取项目详情：获取项目的所有细节。

在GitHub上查看代码。

Elasticsearch Serverless AI 代理如何工作

当您输入以下内容时

"创建一个名为 my_project 的无服务器项目"

......下面是幕后花絮：

• 用户输入& 上下文：您的自然语言命令将发送给人工智能代理。
• 功能描述：人工智能代理已经知道一些函数，如创建项目、删除项目、获取项目状态和获取项目细节，因为我们给了它详细的说明。这些说明会告诉人工智能每个函数的作用以及需要的参数。
• LLM 处理：将您的查询和功能信息发送给 LLM。这意味着人工智能可以看到
  • 用户查询：您的简明指令
  • 可用功能& 说明：详细说明每个工具的功能，以便选择正确的工具。
  • 上下文/历史聊天信息：既然是对话，就会记住之前说过的话。
• 函数调用& 响应：人工智能会找出要调用的函数，传递正确的参数（如项目名称），然后执行函数。回复会以友好的格式发回给您。

简而言之，我们将您的自然语言查询和详细的工具描述列表同时发送给 LLM，这样它就能 "理解 "并为您的请求选择正确的操作。

设置人工智能代理

先决条件

运行人工智能代理之前，请确保已设置好以下内容：

1. 已安装Python（v3.7 或更高版本）。
2. 在 Elastic Cloud 上设置Elasticsearch 无服务器账户。
3. OpenAI 账户与语言模型进行交互。

步骤：

1.克隆版本库：

2.创建虚拟环境（可选但推荐）：如果遇到与环境相关的问题，可以建立虚拟环境进行隔离：

3.安装依赖项：运行以下命令，确保已安装所有必需的依赖项：

4.配置环境：创建 .env文件，其中包含以下变量下面是一个.env.example 文件示例，希望对您有所帮助：

确保ES_URL 、API_KEY 和OPENAI_API_KEY 的值正确无误。您可以在相应的服务仪表板中找到您的 API 密钥。

5.项目文件：该工具使用projects.json 文件来存储项目映射（项目名称与其详细信息）。如果该文件不存在，将自动创建。

运行人工智能代理

您会看到这样的提示

输入指令，人工智能代理就会施展魔法！完成后，请输入exit 或quit 离开。

更多细节

• LLM 集成：LLM 可同时收到您的查询和每个可用功能的详细说明。这有助于它理解上下文，并决定是调用create_ess_project 还是delete_ess_project 等。
• 工具说明：每个函数工具（使用 FunctionTool.from_defaults 创建）有一个友好的描述。该说明包含在发送给 LLM 的提示中，以便 LLM "知道 "有哪些可用的操作，以及每个操作的期望值。
• 持久性：项目及其详细信息保存在 projects.json 中、这样您就不必每次都重新输入信息了。
• 详细记录：代理被设置为 "详细 "模式，非常适合调试和查看指令如何被转换为函数调用。

Elasticsearch 人工智能代理利用示例