与AWS Bedrock建立AI驱动的Valort E-Sports经理

AI正在彻底改变娱乐和电子竞技，在竞争激烈的电子竞技世界中尤其如此。游戏玩家可以从AI助理或经理中受益匪浅，以建立最终团队。这样的工具可以利用大量数据集来识别人眼无法检测到的模式和策略。让我们探索建立一个由AI驱动的电子竞技经理（特别是Valort团队建造者）来帮助您建立梦想的团队并主导比赛。

学习成果

• 掌握团队组成在阀门中的重要性，以最大程度地提高性能和战略优势。
• 学会利用AI驱动的见解来制定平衡和高效的团队。
• 探索基于个人球员优势的微调团队角色和策略的定制选项。
• 发展性能跟踪技能，以评估和改善团队动态随着时间的流逝。
• 学习共享和节省团队配置的最佳实践，以进行未来的比赛。

*本文是***数据科学博客马拉松的一部分。

目录

• 学习成果
• 与AWS Bedrock开发AI经理
• 数据准备的基本步骤
• 开发用户界面
• 构建后端：与AWS基岩的生成AI
• AWS基岩上的笔记
• 结论
• 常见问题

与AWS Bedrock开发AI经理

这位使用AWS Bedrock构建的AI经理是专门设计用于管理和增强Valort游戏玩法的。它采用高级机器学习模型来分析球员性能，提供战略建议并优化团队组成。通过整合AWS Bedrock的功能，我们旨在创建一种工具，不仅可以帮助玩家提高技能，还可以提高他们对游戏的整体享受。我们的方法着重于数据收集，分析和可行的见解，以帮助玩家达到阀门竞争的最高级别。

数据准备的基本步骤

我们将生成综合数据，在Kaggle数据集中发现的真实世界播放器数据松散地镜像。 Python脚本根据玩家的角色为每个游戏中的度量标准生成人造价值。关键指标包括：

• ACS（平均战斗分数）：考虑损害，杀人和圆形贡献的球员总体影响的衡量标准。
• KDA比率：（杀死助攻） /死亡，表明生存能力和团队贡献。
• 头像百分比：爆头的百分比，反映了目标和精度。
• ADR（每轮平均伤害）：每轮造成的平均损害，显示损害一致性。

该数据用于使用Python脚本（ sqlite.pyscript ）创建SQLite数据库。下面显示了“决斗”角色数据生成的示例：

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.统一（25，55），1）
  clutch_success_percentage = round（np.random.Uniform（15，65），1）

根据用户请求（例如“建立专业团队”），该系统向数据库查询最佳播放器。诸如get_agents_by_role ， get_organizations和get_regions类的函数提供上下文数据。样本合成数据可在此处找到。通过RIOT API与现实世界数据集成也是可能的。

开发用户界面

构建的前端允许用户指定团队类型和约束。这些输入确定SQLITE数据库上使用的SQL查询。

基于团队类型的查询选择的示例：

尝试：
    如果Team_Type ==“专业团队提交”：
        查询=“”
        从玩家中选择 *
        org in（'append'，'Mystic'，'legion'，'phantom'，'rising'，'nebula'，orgz'，'t1a'）
        ”“”
    ＃...其他团队类型...

然后，选定的玩家用于为LLM构建提示，要求对其优势和劣势进行分析。 LLM的响应提供了分析，并提出了调整。

使用包装器构建界面

前端使用boto3库与invoke_agent()方法的包装器与AWS进行交互。这简化了与AWS SDK的互动。

类Bedrockagentruntimewrapper：
    ＃...（像以前一样包装代码）...

初始化包装器的实例，并使用包含代理详细信息的boto3客户端（代理ID，代理商别名ID，会话ID和提示）将请求发送到AI代理。

尝试：
    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“代理响应：{output_text}”）

可以调整LLM的灵活性，以通过温度设置或及时的工程来平衡准确性和创造力。

构建后端：与AWS基岩的生成AI

访问AWS BedRock控制台，请求模型访问（建议使用Claude和Titan嵌入），并创建一个S3存储桶以存储您的文档（有关玩家类型，策略和公制解释指南的数据）。创建一个链接到此S3存储桶的知识库（KB）。 KB使用OpenSearch Serverless（OSS）创建矢量数据库。创建AI代理，指定KB并添加类似的说明：

 <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>

该应用程序使用多个环境变量（请参阅原始响应中的表）。

AWS基岩上的一些笔记

在与AWS Bedrock合作时，请记住这些关键点：

• 根帐户无法创建AI代理；使用IAM用户。
• 为S3，KB，代理，OSS和Lambda访问配置适当的IAM策略。
• 使用后删除资源以避免成本。
• 请联系AWS支持计费查询。

结论

本文详细介绍了用AWS Bedrock构建抹布工具链。 AI工具正在改变各个领域，此示例证明了它们在电子竞技中的潜力。

关键要点

• 建立一个由AI驱动的Valort团队建设者，以优化团队创建。
• 利用数据驱动的洞察力进行战略团队组成。
• 使用用户友好的应用程序根据性能数据选择顶级播放器。

常见问题

（与原始响应相同）

以上是与AWS Bedrock建立AI驱动的Valort E-Sports经理的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！