AWS 기반암으로 AI 기반 Valorant E-Sports 관리자를 구축하십시오

AI는 엔터테인먼트와 e 스포츠를 혁신하고 있으며, 이는 경쟁이 치열한 e 스포츠 세계에서 특히 그렇습니다. 게이머는 AI 보조원 또는 관리자의 혜택을받을 수있어 최고의 팀을 구축 할 수 있습니다. 이러한 도구는 방대한 데이터 세트를 활용하여 인간의 눈으로 감지 할 수없는 패턴과 전략을 식별 할 수 있습니다. Dream 팀을 구성하고 경쟁을 지배하는 데 도움이되는 AI 기반 Esports 관리자 (특히 귀중한 팀 건축업자) 구축을 살펴 보겠습니다.

학습 결과

• 성능과 전략적 이점을 극대화하기 위해 Valorant의 팀 구성의 중요성을 파악하십시오.
• 균형 잡힌 팀을 제작하기위한 AI 중심의 통찰력을 활용하는 방법을 배우십시오.
• 개별 플레이어 강점을 기반으로 팀 역할 및 전략을 미세 조정하기위한 사용자 정의 옵션을 탐색하십시오.
• 시간이 지남에 따라 팀 역학을 평가하고 향상시키기 위해 성능 추적 기술을 개발하십시오.
• 향후 경기를위한 팀 구성을 공유하고 저장하기위한 모범 사례를 배우십시오.

*이 기사는 *** Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차

• 학습 결과
• AWS 기반암으로 AI 관리자 개발
• 데이터 준비를위한 필수 단계
• 사용자 인터페이스 개발
• 백엔드 구축 : AWS 기반암으로 생성 AI
• AWS 기반에 대한 메모
• 결론
• 자주 묻는 질문

AWS 기반암으로 AI 관리자 개발

AWS Bedrock을 사용하여 제작 된이 AI 관리자는 귀중한 게임 플레이를 관리하고 향상시키기 위해 특별히 설계되었습니다. 고급 머신 러닝 모델을 사용하여 플레이어 성능을 분석하고 전략적 조언을 제공하며 팀 구성을 최적화합니다. 우리는 AWS Bedrock의 기능을 통합함으로써 플레이어가 기술을 향상시킬뿐만 아니라 게임의 전반적인 즐거움을 향상시키는 도구를 만드는 것을 목표로합니다. 우리의 접근 방식은 플레이어가 최고급 경쟁에 도달 할 수 있도록 데이터 수집, 분석 및 실행 가능한 통찰력에 중점을 둡니다.

데이터 준비를위한 필수 단계

Kaggle 데이터 세트에서 발견 된 실제 플레이어 데이터를 느슨하게 반영하여 합성 데이터를 생성합니다. 파이썬 스크립트는 플레이어의 캐릭터에 따라 각 게임 내 메트릭에 대한 인공 값을 생성합니다. 주요 메트릭에는 다음이 포함됩니다.

• ACS (평균 전투 점수) : 피해, 킬 및 라운드 기여를 고려하여 플레이어의 전반적인 영향을 측정합니다.
• KDA 비율 : (어시스트를 멸망) / 사망으로 생존 가능성과 팀 기여를 나타냅니다.
• 헤드 샷 백분율 : 목표와 정밀도를 반영하는 헤드 샷 비율.
• ADR (라운드 당 평균 피해) : 평균 피해는 라운드 당 처리되어 피해 일관성을 나타냅니다.

이 데이터는 Python 스크립트 ( sqlite.pyscript )를 사용하여 SQLITE 데이터베이스를 작성하는 데 사용됩니다. "Duelist"역할에 대한 데이터 생성의 예는 다음과 같습니다.

 If Role == "Duelist":
  평균 _combat_score = Round (np.random.normal (300, 30), 1)
  kill_deaths = round (np.random.normal (1.5, 0.3), 2)
  평균 _damage_per_round = Round (np.random.normal (180, 20), 1)
  kills_per_round = Round (np.random.normal (1.5, 0.3), 2)
  Assists_per_round = Round (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)
  clutch_success_percentage = round (np.random.uniform (15, 65), 1)

사용자 요청 (예 : "전문가 팀 빌드")을 기반으로 시스템은 최적의 플레이어를위한 데이터베이스를 쿼리합니다. get_agents_by_role , get_organizations 및 get_regions 와 같은 기능은 상황에 맞는 데이터를 제공합니다. 샘플 합성 데이터는 여기에서 사용할 수 있습니다. Riot API를 통한 실제 데이터와의 통합도 가능합니다.

사용자 인터페이스 개발

Streamlit으로 구축 된 Frontend를 사용하면 사용자가 팀 유형 및 제약 조건을 지정할 수 있습니다. 이러한 입력은 SQLITE 데이터베이스에 사용되는 SQL 쿼리를 결정합니다.

팀 유형을 기반으로 한 쿼리 선택의 예 :

 노력하다:
    Team_type == "전문 팀 제출"인 경우 :
        query = "" ""
        플레이어에서 *를 선택하십시오
        Org in in Org ( 'Ascend', 'Mystic', 'Legion', 'Phantom', 'Rising', 'Nebula', 'Orgz', 't1a')
        "" "
    # ... 다른 팀 유형 ...

그런 다음 선택한 플레이어는 LLM에 대한 프롬프트를 구성하는 데 사용되어 강점과 약점에 대한 분석을 요청합니다. LLM의 응답은 분석을 제공하고 조정을 제안합니다.

래퍼를 사용하여 인터페이스를 구축합니다

프론트 엔드는 invoke_agent() 메소드의 래퍼를 사용하여 boto3 라이브러리를 통해 AWS와 상호 작용합니다. 이것은 AWS SDK와의 상호 작용을 단순화합니다.

 클래스 bedrockagentruntimewrapper :
    # ... (이전과 같은 래퍼 코드) ...

래퍼의 인스턴스가 초기화되고, 에이전트 ID, 에이전트 별명 ID, 세션 ID 및 프롬프트)가 포함 된 boto3 클라이언트를 사용하여 요청이 AI 에이전트로 전송됩니다.

 노력하다:
    runtime_client = boto3.Client ( "Bedrock-Agent-Runtime", ...)
    bedrock_wrapper = bedrockagentRuntimewrapper (runtime_client)
    output_text = bedrock_wrapper.invoke_agent (agent_id, agent_alias_id, session_id, prompt)
    print (f "에이전트 응답 : {output_text}")

LLM의 유연성은 온도 설정 또는 프롬프트 엔지니어링을 통해 정확성과 창의성을 균형있게 조정할 수 있습니다.

백엔드 구축 : AWS 기반암으로 생성 AI

AWS Bedrock 콘솔, 요청 모델 액세스 (Claude 및 Titan Embeddings가 권장됨)에 액세스하고 S3 버킷을 작성하여 문서를 저장합니다 (플레이어 유형, 전략 및 메트릭 해석 가이드 라인). 이 S3 버킷에 링크 된 지식 기반 (KB)을 만듭니다. KB는 OpenSearch Serverless (OSS)를 사용하여 벡터 데이터베이스를 만듭니다. AI 에이전트를 만들고 KB를 지정하고 다음과 같은 지침을 추가하십시오.

 <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>

응용 프로그램은 여러 환경 변수를 사용합니다 (원래 응답 표 참조).

AWS Bedrock에 대한 일부 메모

AWS Bedrock과 함께 작업 할 때 이러한 핵심 사항을 기억하십시오.

• 루트 계정은 AI 에이전트를 만들 수 없습니다. IAM 사용자를 사용하십시오.
• S3, KB, 에이전트, OSS 및 Lambda 액세스에 대한 적절한 IAM 정책을 구성하십시오.
• 비용을 피하기 위해 사용 후 리소스를 삭제하십시오.
• 청구 문의에 대한 AWS 지원에 문의하십시오.

결론

이 기사는 AWS 기반암이있는 Rag 툴체인 구축에 대해 자세히 설명합니다. AI 도구는 다양한 분야를 변환하고 있으며이 예제는 eSports의 잠재력을 보여줍니다.

주요 테이크 아웃

• 최적화 된 팀 생성을 위해 AI 기반 Valorant Team Builder를 구축하십시오.
• 전략적 팀 구성을위한 데이터 중심의 통찰력을 활용합니다.
• 사용자 친화적 인 앱을 사용하여 성능 데이터를 기반으로 최상위 플레이어를 선택하십시오.

자주 묻는 질문

(원래 응답과 동일)

위 내용은 AWS 기반암으로 AI 기반 Valorant E-Sports 관리자를 구축하십시오의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!