Bina Pengurus E-Sports Valorant AI dengan AWS Bedrock

AI merevolusi hiburan dan eSports, dan ini terutama berlaku dalam dunia eSport yang sangat kompetitif. Pemain dapat mendapat manfaat daripada pembantu atau pengurus AI untuk membina pasukan muktamad. Alat sedemikian boleh memanfaatkan dataset yang luas untuk mengenal pasti corak dan strategi yang tidak dapat dikesan oleh mata manusia. Mari kita meneroka membina pengurus eSports berkuasa AI-khususnya, pembina pasukan Valorant-untuk membantu anda membina pasukan impian anda dan menguasai persaingan.

Hasil pembelajaran

• Memahami kepentingan komposisi pasukan dalam valorant untuk memaksimumkan prestasi dan kelebihan strategik.
• Belajar untuk menggunakan pandangan AI yang didorong oleh AI untuk membuat pasukan yang seimbang dan sangat berkesan.
• Terokai pilihan penyesuaian untuk peranan dan strategi pasukan yang sesuai berdasarkan kekuatan pemain individu.
• Membangunkan kemahiran dalam penjejakan prestasi untuk menilai dan meningkatkan dinamik pasukan dari masa ke masa.
• Ketahui amalan terbaik untuk berkongsi dan menyimpan konfigurasi pasukan untuk perlawanan masa depan.

*Artikel ini adalah sebahagian daripada *** Data Science Blogathon.

Jadual Kandungan

• Hasil pembelajaran
• Membangunkan Pengurus AI dengan AWS Bedrock
• Langkah penting untuk penyediaan data
• Membangunkan antara muka pengguna
• Membina Backend: AI Generatif dengan Batuan AWS
• Nota di Bedrock AWS
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Membangunkan Pengurus AI dengan AWS Bedrock

Pengurus AI ini, yang dibina menggunakan AWS Bedrock, direka khusus untuk menguruskan dan meningkatkan permainan valorant. Ia menggunakan model pembelajaran mesin canggih untuk menganalisis prestasi pemain, menawarkan nasihat strategik, dan mengoptimumkan komposisi pasukan. Dengan mengintegrasikan keupayaan AWS Bedrock, kami berhasrat untuk mencipta alat yang bukan sahaja membantu pemain meningkatkan kemahiran mereka tetapi juga meningkatkan keseronokan keseluruhan permainan mereka. Pendekatan kami memberi tumpuan kepada pengumpulan data, analisis, dan pandangan yang boleh diambil tindakan untuk membantu pemain mencapai peringkat teratas persaingan valorant.

Langkah penting untuk penyediaan data

Kami akan menjana data sintetik, longgar mencerminkan data pemain dunia nyata yang terdapat dalam dataset Kaggle. Skrip Python menghasilkan nilai buatan untuk setiap metrik dalam permainan berdasarkan watak pemain. Metrik utama termasuk:

• ACS (Skor Pertempuran Purata): Ukuran kesan keseluruhan pemain, mempertimbangkan kerosakan, membunuh, dan sumbangan bulat.
• Nisbah KDA: (Membunuh Assists) / Kematian, Menunjukkan Survivability dan Sumbangan Pasukan.
• Peratusan Headshot: Peratusan kepala kepala, mencerminkan matlamat dan ketepatan.
• ADR (kerosakan purata setiap pusingan): Kerosakan purata ditangani setiap pusingan, menunjukkan konsistensi kerosakan.

Data ini digunakan untuk membuat pangkalan data SQLite menggunakan skrip Python ( sqlite.pyscript ). Contoh penjanaan data untuk peranan "duelis" ditunjukkan di bawah:

 Jika peranan == "Duelist":
  purata_combat_score = bulat (np.random.normal (300, 30), 1)
  Kill_deaths = bulat (np.random.normal (1.5, 0.3), 2)
  purata_damage_per_round = bulat (np.random.normal (180, 20), 1)
  membunuh_per_round = bulat (np.random.normal (1.5, 0.3), 2)
  assists_per_round = bulat (np.random.normal (0.3, 0.1), 2)
  first_kills_per_round = bulat (np.random.uniform (0.1, 0.4), 2)
  first_deaths_per_round = bulat (np.random.uniform (0.0, 0.2), 2)
  headshot_percentage = bulat (np.random.uniform (25, 55), 1)
  clutch_success_percentage = bulat (np.random.uniform (15, 65), 1)

Berdasarkan permintaan pengguna (contohnya, "membina pasukan profesional"), sistem menanyakan pangkalan data untuk pemain optimum. Fungsi seperti get_agents_by_role , get_organizations , dan get_regions menyediakan data kontekstual. Data sintetik sampel boleh didapati di sini . Integrasi dengan data dunia sebenar melalui API Riot juga mungkin.

Membangunkan antara muka pengguna

Frontend, yang dibina dengan streamlit, membolehkan pengguna menentukan jenis pasukan dan kekangan. Input ini menentukan pertanyaan SQL yang digunakan pada pangkalan data SQLITE.

Contoh pemilihan pertanyaan berdasarkan jenis pasukan:

 Cuba:
    Jika Team_Type == "Penyerahan Pasukan Profesional":
        pertanyaan = "" "
        Pilih * dari pemain
        Di mana org ('naik', 'mistik', 'legion', 'hantu', 'naik', 'nebula', 'orgz', 't1a')
        "" "
    # ... jenis pasukan lain ...

Pemain yang dipilih kemudiannya digunakan untuk membina prompt untuk LLM, meminta analisis kekuatan dan kelemahan mereka. Tanggapan LLM memberikan analisis dan mencadangkan pelarasan.

Membina antara muka menggunakan pembalut

Frontend berinteraksi dengan AWS melalui perpustakaan boto3 menggunakan pembalut untuk kaedah invoke_agent() . Ini memudahkan interaksi dengan AWS SDK.

 kelas bedrockagentruntimeWrapper:
    # ... (kod pembungkus seperti sebelumnya) ...

Contoh pembalut itu dimulakan, dan permintaan dihantar ke ejen AI menggunakan klien boto3 yang mengandungi butiran ejen (id ejen, id alias id, id sesi, dan prompt).

 Cuba:
    runtime_client = Boto3.Client ("Bedrock-Agent-Runtime", ...)
    bedrock_wrapper = bedrockagentruntimeWrapper (runtime_client)
    output_text = bedrock_wrapper.invoke_agent (agen_id, agen_alias_id, session_id, prompt)
    cetak (f "respons ejen: {output_text}")

Fleksibiliti LLM boleh diselaraskan untuk mengimbangi ketepatan dan kreativiti melalui tetapan suhu atau kejuruteraan segera.

Membina Backend: AI Generatif dengan Batuan AWS

Akses Konsol AWS Bedrock, meminta akses model (Claude dan Titan Embeddings disyorkan), dan buat baldi S3 untuk menyimpan dokumen anda (data mengenai jenis pemain, strategi, dan garis panduan tafsiran metrik). Buat asas pengetahuan (kb) yang menghubungkan ke baldi S3 ini. KB menggunakan OpenSearch Serverless (OSS) untuk membuat pangkalan data vektor. Buat ejen AI, menyatakan KB dan menambah arahan seperti:

 <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>

Aplikasi ini menggunakan beberapa pembolehubah persekitaran (lihat jadual dalam tindak balas asal).

Beberapa nota di batuan dasar AWS

Ingat perkara utama ini ketika bekerja dengan AWS Bedrock:

• Akaun akar tidak boleh membuat ejen AI; Gunakan pengguna IAM.
• Konfigurasikan dasar IAM yang sesuai untuk akses S3, KB, Ejen, OSS, dan Lambda.
• Padam sumber selepas digunakan untuk mengelakkan kos.
• Hubungi sokongan AWS untuk pertanyaan pengebilan.

Kesimpulan

Butiran artikel ini membina alat toolchain RAG dengan AWS Bedrock. Alat AI sedang mengubah pelbagai bidang, dan contoh ini menunjukkan potensi mereka dalam eSports.

Takeaways utama

• Membina pembina pasukan Valorant yang berkuasa AI untuk penciptaan pasukan yang dioptimumkan.
• Memanfaatkan pandangan yang didorong oleh data untuk komposisi pasukan strategik.
• Gunakan aplikasi mesra pengguna untuk memilih pemain peringkat atas berdasarkan data prestasi.

Soalan yang sering ditanya

(Sama seperti tindak balas asal)

Atas ialah kandungan terperinci Bina Pengurus E-Sports Valorant AI dengan AWS Bedrock. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!