要解决AWS Elasticsearch批量插入延迟大幅增加的问题，可以尝试以下方法：

1. 批量插入操作的大小：检查批量插入操作的大小是否太大。如果批量插入操作的大小超过了Elasticsearch的默认限制（默认为1000个文档），可以考虑将批量插入操作拆分成更小的操作。

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import parallel_bulk

es = Elasticsearch()

# 假设docs为待插入的文档列表
actions = [
    {
        "_index": "my_index",
        "_type": "my_type",
        "_source": doc
    }
    for doc in docs
]

# 拆分批量插入操作为更小的操作
chunk_size = 100
for i in range(0, len(actions), chunk_size):
    chunk = actions[i:i+chunk_size]
    success, _ = parallel_bulk(es, chunk)
    # 处理成功插入的文档

2. 确保正确设置了Elasticsearch的索引配置：检查索引的分片和副本配置是否合理。如果分片和副本的配置不正确，可能会导致插入操作的延迟增加。可以使用Elasticsearch的索引管理API来修改索引的配置。

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 修改索引的分片和副本配置
index_name = "my_index"
settings = {
    "index": {
        "number_of_shards": 5,
        "number_of_replicas": 1
    }
}
es.indices.put_settings(index=index_name, body=settings)

3. 考虑使用Elasticsearch的bulk API：bulk API是Elasticsearch提供的用于批量操作的API，相比于逐个插入文档，使用bulk API可以显著提高插入的性能和效率。

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk

es = Elasticsearch()

# 假设docs为待插入的文档列表
actions = [
    {
        "_index": "my_index",
        "_type": "my_type",
        "_source": doc
    }
    for doc in docs
]

# 使用bulk API进行批量插入操作
success, _ = bulk(es, actions)
# 处理成功插入的文档

4. 考虑增加Elasticsearch集群的资源：如果批量插入操作仍然存在延迟问题，可以考虑增加Elasticsearch集群的资源，例如增加节点的数量、增加节点的硬件配置等，以提高插入操作的性能和吞吐量。

请注意，以上代码示例仅供参考，并可能需要根据实际情况进行调整和修改。