Bauen Sie einen AI-angetriebenen Valorant E-Sports Manager mit AWS-Grundgestein

AI revolutioniert Unterhaltung und eSports, und dies gilt insbesondere in der wettbewerbsintensiven Welt der eSports. Spieler können von einem KI -Assistenten oder Manager, der das ultimative Team aufbauen, erheblich profitieren. Ein solches Tool könnte riesige Datensätze nutzen, um Muster und Strategien zu identifizieren, die vom menschlichen Auge nicht nachweisbar sind. Lassen Sie uns einen KI-angetriebenen Esport-Manager erstellen-insbesondere einen valoranten Teambauer-, um Ihnen beim Bau Ihres Traumteams zu helfen und den Wettbewerb zu dominieren.

Lernergebnisse

• Erfassen Sie die Bedeutung der Teamzusammensetzung in Valorant, um die Leistung und den strategischen Vorteil zu maximieren.
• Lernen Sie, KI-gesteuerte Erkenntnisse zum Erstellen von ausgewogenen und hochwirksamen Teams zu nutzen.
• Erforschen Sie die Anpassungsoptionen, um Teamrollen und Strategien auf der Grundlage individueller Spielerstärken zu optimieren.
• Entwickeln Sie Fähigkeiten in der Leistungsverfolgung, um die Teamdynamik im Laufe der Zeit zu bewerten und zu verbessern.
• Lernen Sie Best Practices für das Teilen und Speichern von Teamkonfigurationen für zukünftige Übereinstimmungen.

*Dieser Artikel ist Teil des *** Data Science Blogathon.

Inhaltsverzeichnis

• Lernergebnisse
• Entwicklung eines KI -Managers mit AWS -Grundgestein
• Wesentliche Schritte für die Datenvorbereitung
• Entwicklung der Benutzeroberfläche
• Bauen des Backends: Generative KI mit AWS -Grundgestein
• Anmerkungen zum AWS -Grundgestein
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Entwicklung eines KI -Managers mit AWS -Grundgestein

Dieser AI -Manager, der mit AWS Bedrock erstellt wurde, wurde speziell für die Verwaltung und Verbesserung des valoranten Gameplays entwickelt. Es setzt fortschrittliche maschinelle Lernmodelle ein, um die Leistung der Spieler zu analysieren, strategische Ratschläge zu bieten und Teamkompositionen zu optimieren. Durch die Integration von AWS Bedrocks Fähigkeiten wollen wir ein Tool erstellen, das den Spielern nicht nur hilft, ihre Fähigkeiten zu verbessern, sondern auch ihren allgemeinen Genuss des Spiels zu verbessern. Unser Ansatz konzentriert sich auf die Datenerfassung, -analyse und umsetzbare Erkenntnisse, damit die Spieler die Top -Stufe des valoranten Wettbewerbs erreichen können.

Wesentliche Schritte für die Datenvorbereitung

Wir werden synthetische Daten generieren, die locker reale Player-Daten spiegeln, die in einem Kaggle-Datensatz gefunden wurden. Ein Python-Skript generiert künstliche Werte für jede In-Game-Metrik basierend auf dem Charakter des Spielers. Zu den wichtigsten Metriken gehören:

• ACS (durchschnittliche Kampfpunktzahl): Ein Maß für die Gesamtwirkung eines Spielers unter Berücksichtigung von Schäden, Kills und runden Beiträgen.
• KDA -Verhältnis: (Kills Assists) / Todesfälle, was auf Überlebensfähigkeit und Teambeitrag hinweist.
• Headshot -Prozentsatz: Der Prozentsatz der Kopfschüsse, das Ziel und Präzision widerspiegelt.
• ADR (durchschnittlicher Schaden pro Runde): Der durchschnittliche Schaden pro Runde, der eine Schadenskonsistenz zeigt.

Diese Daten werden verwendet, um eine SQLite -Datenbank mit einem Python -Skript ( sqlite.pyscript ) zu erstellen. Ein Beispiel für die Datenerzeugung für eine "Duelist" -Rolle ist unten gezeigt:

 Wenn Rolle == "Duelist":
  durchschnitt_combat_score = rund (np.random.normal (300, 30), 1)
  Kill_Deaths = Round (NP.Random.normal (1,5, 0,3), 2)
  durchschnitt_damage_per_round = rund (np.random.normal (180, 20), 1)
  Kills_per_round = rund (np.random.normal (1,5, 0,3), 2)
  Assists_per_round = rund (np.random.normal (0,3, 0,1), 2)
  First_kills_per_round = Round (np.random.uniform (0,1, 0,4), 2)
  First_Deaths_per_round = Round (np.random.uniform (0,0, 0,2), 2)
  Headshot_percentage = Round (np.random.uniform (25, 55), 1)
  CULTCH_SUCCESS_PERCENTAGE = Runde (np.random.uniform (15, 65), 1)

Basierend auf Benutzeranfragen (z. B. "Erstellen eines professionellen Teams") fragt das System die Datenbank nach optimalen Spielern ab. Funktionen wie get_agents_by_role , get_organizations und get_regions liefern kontextbezogene Daten. Die Beispiel -synthetischen Daten sind hier verfügbar. Die Integration mit realen Daten über die Riot-API ist ebenfalls möglich.

Entwicklung der Benutzeroberfläche

Mit der mit Streamlit erstellten Frontend können Benutzer Teamtyp und Einschränkungen angeben. Diese Eingaben bestimmen die in der SQLite -Datenbank verwendete SQL -Abfrage.

Ein Beispiel für die Auswahl von Abfragen basierend auf dem Teamtyp:

 versuchen:
    Wenn Team_Type == "Professional Team Submission":
        query = "" ""
        Wählen Sie * von Spielern aus
        Wo org in ('Ascend', 'mystic', 'Legion', 'Phantom', 'Rising', 'Nebula', 'Orgz', 'T1a')
        "" "
    # ... andere Teamtypen ...

Die ausgewählten Spieler werden dann verwendet, um eine Eingabeaufforderung für die LLM zu erstellen und eine Analyse ihrer Stärken und Schwächen zu beantragen. Die Antwort des LLM liefert eine Analyse und schlägt Anpassungen vor.

Erstellen Sie die Schnittstelle mit einem Wrapper

Das Frontend interagiert mit AWS über die boto3 -Bibliothek mit einem Wrapper für die Methode invoke_agent() . Dies vereinfacht die Interaktion mit dem AWS SDK.

 Klassenbettrockagentruntimewrapper:
    # ... (Wrapper -Code wie zuvor) ...

Eine Instanz des Wrappers wird initialisiert, und es werden Anfragen an den AI -Agenten unter Verwendung eines boto3 -Clients mit Agentendetails (Agenten -ID, Agenten -Alias ​​-ID, Sitzungs -ID und Eingabeaufforderung) gesendet.

 versuchen:
    runTime_client = boto3.client ("Bedrock-Agent-Runtime", ...)
    Bedrock_wrapper = bettrockagentImewrapper (runtime_client)
    output_text = Bedrock_wrapper.invoke_agent (Agent_id, Agent_Alias_ID, Session_id, Eingabeaufforderung)
    print (f "Agent Antwort: {output_text}")

Die Flexibilität des LLM kann so angepasst werden, dass die Genauigkeit und Kreativität durch Temperatureinstellungen oder eine schnelle Engineering ausgeglichen werden.

Bauen des Backends: Generative KI mit AWS -Grundgestein

Greifen Sie auf die AWS -Grundgesteinskonsole zu, Anforderungsmodellzugriff (Claude und Titan -Einbettungen werden empfohlen) und erstellen Sie einen S3 -Bucket, um Ihre Dokumente zu speichern (Daten zu Spielertypen, Strategien und Richtlinien für metrische Interpretationen). Erstellen Sie eine Wissensbasis (KB), die mit diesem S3 -Eimer verknüpft ist. Der KB verwendet OpenSearch Serverless (OSS), um eine Vektor -Datenbank zu erstellen. Erstellen Sie einen AI -Agenten, geben Sie den KB an und fügen Sie Anweisungen wie: hinzu:

 <code>"You are an expert at Valorant player and analyst. Answer the questions given to you using the knowledge base as a reference only."</code>

Die Anwendung verwendet mehrere Umgebungsvariablen (siehe Tabelle in der ursprünglichen Antwort).

Einige Notizen zum AWS -Grundgestein

Denken Sie an diese wichtigen Punkte bei der Arbeit mit AWS Bedrock:

• Stammkonten können keine AI -Agenten erstellen. Verwenden Sie einen IAM -Benutzer.
• Konfigurieren Sie die geeigneten IAM -Richtlinien für S3, KB, Agenten, OSS und Lambda Access.
• Löschen Sie Ressourcen nach dem Gebrauch, um Kosten zu vermeiden.
• Wenden Sie sich an die AWS -Unterstützung für Abrechnungsanfragen.

Abschluss

In diesem Artikel wird beschrieben, dass eine Lag -Toolchain mit AWS -Grundgestein erstellt wird. KI -Tools transformieren verschiedene Felder, und dieses Beispiel zeigt ihr Potenzial in eSports.

Key Takeaways

• Bauen Sie einen AI-angetriebenen Valorant Team Builder für optimierte Teamerstellung.
• Nutzen Sie datengesteuerte Erkenntnisse für die strategische Teamzusammensetzung.
• Verwenden Sie eine benutzerfreundliche App, um Top-Tier-Player basierend auf Leistungsdaten auszuwählen.

Häufig gestellte Fragen

(Gleich wie die ursprüngliche Antwort)

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