與AWS Bedrock建立AI驅動的Valort E-Sports經理

AI正在徹底改變娛樂和電子競技，在競爭激烈的電子競技世界中尤其如此。遊戲玩家可以從AI助理或經理中受益匪淺，以建立最終團隊。這樣的工具可以利用大量數據集來識別人眼無法檢測到的模式和策略。讓我們探索建立一個由AI驅動的電子競技經理（特別是Valort團隊建造者）來幫助您建立夢想的團隊並主導比賽。

學習成果

• 掌握團隊組成在閥門中的重要性，以最大程度地提高性能和戰略優勢。
• 學會利用AI驅動的見解來製定平衡和高效的團隊。
• 探索基於個人球員優勢的微調團隊角色和策略的定制選項。
• 發展性能跟踪技能，以評估和改善團隊動態隨著時間的流逝。
• 學習共享和節省團隊配置的最佳實踐，以進行未來的比賽。

*本文是***數據科學博客馬拉鬆的一部分。

目錄

• 學習成果
• 與AWS Bedrock開發AI經理
• 數據準備的基本步驟
• 開髮用戶界面
• 構建後端：與AWS基岩的生成AI
• AWS基岩上的筆記
• 結論
• 常見問題

與AWS Bedrock開發AI經理

這位使用AWS Bedrock構建的AI經理是專門設計用於管理和增強Valort遊戲玩法的。它採用高級機器學習模型來分析球員性能，提供戰略建議並優化團隊組成。通過整合AWS Bedrock的功能，我們旨在創建一種工具，不僅可以幫助玩家提高技能，還可以提高他們對遊戲的整體享受。我們的方法著重於數據收集，分析和可行的見解，以幫助玩家達到閥門競爭的最高級別。

數據準備的基本步驟

我們將生成綜合數據，在Kaggle數據集中發現的真實世界播放器數據鬆散地鏡像。 Python腳本根據玩家的角色為每個遊戲中的度量標準生成人造價值。關鍵指標包括：

• ACS（平均戰鬥分數）：考慮損害，殺人和圓形貢獻的球員總體影響的衡量標準。
• KDA比率：（殺死助攻） /死亡，表明生存能力和團隊貢獻。
• 頭像百分比：爆頭的百分比，反映了目標和精度。
• ADR（每輪平均傷害）：每輪造成的平均損害，顯示損害一致性。

該數據用於使用Python腳本（ sqlite.pyscript ）創建SQLite數據庫。下面顯示了“決鬥”角色數據生成的示例：

如果角色==“ Duelist”：
  paqual_combat_score = round（np.random.normal（300，30），1）
  kill_deaths = round（np.random.normal（1.5，0.3），2）
  paques_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），2）
  first_kills_per_round = round（np.random.uliform（0.1，0.4），2）
  first_deaths_per_round = round（np.random.uliform（0.0，0.2），2）
  headshot_percentage = round（np.random.統一（25，55），1）
  clutch_success_percentage = round（np.random.Uniform（15，65），1）

根據用戶請求（例如“建立專業團隊”），該系統向數據庫查詢最佳播放器。諸如get_agents_by_role ， get_organizations和get_regions類的函數提供上下文數據。樣本合成數據可在此處找到。通過RIOT API與現實世界數據集成也是可能的。

開髮用戶界面

構建的前端允許用戶指定團隊類型和約束。這些輸入確定SQLITE數據庫上使用的SQL查詢。

基於團隊類型的查詢選擇的示例：

嘗試：
    如果Team_Type ==“專業團隊提交”：
        查詢=“”
        從玩家中選擇 *
        org in（'append'，'Mystic'，'legion'，'phantom'，'rising'，'nebula'，orgz'，'t1a'）
        ”“”
    ＃...其他團隊類型...

然後，選定的玩家用於為LLM構建提示，要求對其優勢和劣勢進行分析。 LLM的響應提供了分析，並提出了調整。

使用包裝器構建界面

前端使用boto3庫與invoke_agent()方法的包裝器與AWS進行交互。這簡化了與AWS SDK的互動。

類Bedrockagentruntimewrapper：
    ＃...（像以前一樣包裝代碼）...

初始化包裝器的實例，並使用包含代理詳細信息的boto3客戶端（代理ID，代理商別名ID，會話ID和提示）將請求發送到AI代理。

嘗試：
    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，提示）
    打印（f“代理響應：{output_text}”）

可以調整LLM的靈活性，以通過溫度設置或及時的工程來平衡準確性和創造力。

構建後端：與AWS基岩的生成AI

訪問AWS BedRock控制台，請求模型訪問（建議使用Claude和Titan嵌入），並創建一個S3存儲桶以存儲您的文檔（有關玩家類型，策略和公制解釋指南的數據）。創建一個鏈接到此S3存儲桶的知識庫（KB）。 KB使用OpenSearch Serverless（OSS）創建矢量數據庫。創建AI代理，指定KB並添加類似的說明：

 <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>

該應用程序使用多個環境變量（請參閱原始響應中的表）。

AWS基岩上的一些筆記

在與AWS Bedrock合作時，請記住這些關鍵點：

• 根帳戶無法創建AI代理；使用IAM用戶。
• 為S3，KB，代理，OSS和Lambda訪問配置適當的IAM策略。
• 使用後刪除資源以避免成本。
• 請聯繫AWS支持計費查詢。

結論

本文詳細介紹了用AWS Bedrock構建抹布工具鏈。 AI工具正在改變各個領域，此示例證明了它們在電子競技中的潛力。

關鍵要點

• 建立一個由AI驅動的Valort團隊建設者，以優化團隊創建。
• 利用數據驅動的洞察力進行戰略團隊組成。
• 使用用戶友好的應用程序根據性能數據選擇頂級播放器。

常見問題

（與原始響應相同）

以上是與AWS Bedrock建立AI驅動的Valort E-Sports經理的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！