10分钟教会你调教出自己的Zabbix AI助手
作者简介：张宇，实施工程师，Zabbix认证ZCP，有6年Zabbix实施经验。
长期从事Zabbix监控及相关工作。参与过国内多家银行，保险客户的Zabbix监控实施。参与客户主机监控系统，纳管超过20000台。Zabbix大体量实施经验。
针对zabbix性能优化，参数优化有着丰富经验。Zabbix的对接告警平台，工单平台有着丰富经验。Zabbix社区发表多篇技术文章，Zabbix社区讲师。
结合 AI 技术，打造一个 Zabbix AI 助手，可以极大提升运维效率。
本期解决方案：Zabbix AI 助手，不需要自己搭建知识库服务，动动手指即可。
使用Cherry studio 功能(知识库服务)集成本地或者互联网DeepSeek API能力，我这里演示时调用硅基流动平台（目前此平台注册送DeepSeek 2000万token）。
第一步：注册硅基流动账户
硅基流动注册地址：
https://cloud.siliconflow.cn/i/BQqNcZbk
也可以Ollama部署本地deepseek 参考如下：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20642808493
注册完后创建 API 密钥：这里密钥要保存住
第二步下载安装Cherry studio 平台
支持win,mac,linux（https://cherry-ai.com/download）
官网下载有时会很慢，可以考虑git上项目地址下载(https://github.com/CherryHQ/cherry-studio)
第三步 对接DeepSeek配置，和导入知识库
填写上面硅基流动 API密钥，开启硅基流动对接如果是本地Ollama部署则选择Ollama图标对接即可
选择模型，目前可选很多：可以酌情选择，另外还有两个免费的版本1.5b和7b模型。
上传知识库文件：
这里的知识库文件是我这些年自己在工作和使用Zabbix的过程中的经验总结，500+篇内容以及问题与对应的解决方案，可以后台联系小z领取。
直接使用助手对话：
第四步对比演示
我将挑选三个Zabbix专业问题，分别测试互联网百度DeepSeek R1 满血版和我们Zabbix智能AI助手版区别。
问题一：遇到zabbix 告警风暴时，告警通知多队列如何及时清理。
互联网百度AI DeepSeek R1 满血版回答：
AI回答的内容很多，但是第一步的建议就犯了错——AI建议中，要求直接禁用所有监控触发器的操作存在高风险，且会造成更严重的生产事故。
而方案中提到的AlertWorker=30参数，此参数在Zabbix并没有，属于误导。
虽然AI回复包含大量技术细节，但其核心建议存在基础性错误
基于DeepSeek + 本地化Zabbix知识库实现， AI智能监控助手能力回答：
这里我们可以很清晰看到，AI指引我们修改数据库某个表状态，并且最后告知我们，它的步骤引用自知识库的文章。
问题二：Zabbix的housekeeping 功能会不会关闭超过设置时间的问题？原理是如何的？
互联网百度AI DeepSeek R1 满血版回答：
AI并没有完全理解我们的具体问题，它的回答并不是我们想要的答案，可能还需要二次引导询问才能达到想要的效果。
基于DeepSeek + 本地化Zabbix知识库实现， AI智能监控助手能力回答：
直接引出了我们的Zabbix知识库验证实验，并且梳理好了顺序。并且还给出执行SQL样例以便理解。
问题三：Zabbix监控linux服务器使用snmp服务器-但是snmp指标很少什么原因 该如何做？
互联网百度AI DeepSeek R1 满血版回答：
基本上说明了问题的存在要处，但是并没有给出最终的解决方案，也就是我们还需要进一步的对话，AI才能给出标准答案。
基于DeepSeek + 本地化Zabbix知识库实现， AI智能监控助手能力回答：
AI直接给出配置方案，并引用了曾经处理过的Zabbix经验，而且仔细地交代了方案及其原因。
总结：帮助用户快速筛选掉AI生成建议中的潜在错误操作，提供更直接、准确的帮助
本方案基于DeepSeek大模型与本地化Zabbix运维知识库的协同架构，智能Zabbix监控助手能力有一定提升，系统能自动过滤AI建议中不存在参数配置（如之前误报的AlertWorker=30）、危险操作指令（如禁用全部触发器）等高危内容。
一个强大的Zabbix知识库 + AI能做什么？
弥补AI在软件细分领域下的，未知参数不理解、内部数据库不足的问题；
放大和强化AI提供给用户的检索能力和理解能力；
从而进一步帮助用户提升Zabbix使用技能和处理问题能力。
