AWSベッドロックでAI搭載のValorant E-Sportsマネージャーを構築します

AIはエンターテインメントとeスポーツに革命をもたらしており、これは非常に競争力のあるeスポーツの世界で特に当てはまります。ゲーマーは、究極のチームを構築するために、AIのアシスタントまたはマネージャーから大きな恩恵を受けることができます。このようなツールは、広大なデータセットを活用して、人間の目で検出できないパターンと戦略を識別できます。 AIを搭載したeSportsマネージャー、特にValorantチームビルダーである建物を構築して、夢のチームを構築し、競争を支配するのに役立ちましょう。

学習成果

• パフォーマンスと戦略的優位性を最大化するためのValorantのチーム構成の重要性を把握します。
• バランスのとれた非常に効果的なチームを作成するためのAI主導の洞察を利用することを学びます。
• 個々のプレイヤーの強みに基づいて、チームの役割と戦略を微調整するためのカスタマイズオプションを探索します。
• パフォーマンス追跡のスキルを開発して、チームのダイナミクスを時間の経過とともに評価および改善します。
• 将来の試合のためにチームの構成を共有および保存するためのベストプラクティスを学びます。

*この記事は、***データサイエンスブログソンの一部です。

目次

• 学習成果
• AWS岩盤でAIマネージャーを開発します
• データ準備のための重要な手順
• ユーザーインターフェイスの開発
• バックエンドの構築：AWSベッドロックを備えた生成AI
• AWS岩盤に関するメモ
• 結論
• よくある質問

AWS岩盤でAIマネージャーを開発します

AWSベッドロックを使用して構築されたこのAIマネージャーは、Valorantゲームプレイを管理および強化するために特別に設計されています。高度な機械学習モデルを採用して、プレーヤーのパフォーマンスを分析し、戦略的アドバイスを提供し、チームの構成を最適化します。 AWS Bedrockの機能を統合することにより、プレイヤーがスキルを向上させるだけでなく、ゲームの全体的な楽しみを高めるツールを作成することを目指しています。私たちのアプローチは、データ収集、分析、および実用的な洞察に焦点を当てており、プレイヤーがValorant Competitionのトップティアに到達するのを支援しています。

データ準備のための重要な手順

合成データを生成し、Kaggleデータセットにある実世界のプレーヤーデータを大まかにミラーリングします。 Pythonスクリプトは、プレイヤーのキャラクターに基づいて、ゲーム内メトリックごとに人工値を生成します。重要なメトリックは次のとおりです。

• ACS（平均戦闘スコア）：損害、殺害、およびラウンドの貢献を考慮したプレイヤーの全体的な影響の尺度。
• KDA比率：（キルアシスト） /死亡、生存性とチームの貢献を示しています。
• ヘッドショット率：目的と精度を反映したヘッドショットの割合。
• ADR（ラウンドあたりの平均ダメージ）：ラウンドあたりの平均ダメージは、ダメージの一貫性を示します。

このデータは、Pythonスクリプト（ sqlite.pyscript ）を使用してSQLiteデータベースを作成するために使用されます。 「デュエリスト」の役割のデータ生成の例を以下に示します。

役割の場合== "Duelist"：
  verage_combat_score = round（np.random.normal（300、30）、1）
  kill_deaths = round（np.random.normal（1.5、0.3）、2）
  Average_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）

ユーザーリクエスト（例：「プロフェッショナルチームの構築」）に基づいて、システムは最適なプレーヤーのためにデータベースを照会します。 get_agents_by_role 、 get_organizations 、 get_regionsなどの関数は、コンテキストデータを提供します。サンプル合成データはこちらから入手できます。 Riot APIを介した実際のデータとの統合も可能です。

ユーザーインターフェイスの開発

FrontEndは、Riremlitで構築されているため、ユーザーはチームの種類と制約を指定できます。これらの入力は、SQLiteデータベースで使用されるSQLクエリを決定します。

チームタイプに基づくクエリ選択の例：

試す：
    team_type == "プロのチームの提出"の場合：
        query = "" "
        [プレーヤーから]を選択します
        where in（ 'ascend'、 'mystic'、 'region'、 'phantom'、 'rising'、 'nebula'、 'orgz'、 't1a'）
        "" "
    ＃...他のチームタイプ...

選択したプレーヤーは、LLMのプロンプトを作成するために使用され、長所と短所の分析を要求します。 LLMの応答は分析を提供し、調整を提案します。

ラッパーを使用してインターフェイスを構築します

FrontEndは、 invoke_agent()メソッドのラッパーを使用して、 boto3ライブラリを介してAWSと対話します。これにより、AWS SDKとの相互作用が簡素化されます。

クラスbedrockagentruntimewrapper：
    ＃...（以前のようにラッパーコード）...

ラッパーのインスタンスが初期化され、リクエストはエージェントの詳細（エージェントID、エージェントエイリアスID、セッションID、およびプロンプト）を含むboto3クライアントを使用してAIエージェントに送信されます。

試す：
    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）
    印刷（f "エージェント応答：{output_text}"）

LLMの柔軟性は、温度設定または迅速なエンジニアリングを通じて精度と創造性のバランスをとるように調整できます。

バックエンドの構築：AWSベッドロックを備えた生成AI

AWS Bedrock Consoleにアクセスし、モデルアクセスを要求し（ClaudeとTitanの埋め込みをお勧めします）、S3バケットを作成してドキュメント（プレーヤーの種類、戦略、およびメトリック解釈ガイドラインに関するデータ）を保存します。このS3バケットにリンクするナレッジベース（KB）を作成します。 KBは、OpenSearch Serverless（OSS）を使用してベクトルデータベースを作成します。 AIエージェントを作成し、KBを指定し、次のような手順を追加します。

 <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>

アプリケーションはいくつかの環境変数を使用します（元の応答の表を参照）。

AWSベッドロックに関するいくつかのメモ

AWSベッドロックを使用するときにこれらの重要なポイントを覚えておいてください：

• ルートアカウントはAIエージェントを作成できません。 IAMユーザーを使用します。
• S3、KB、エージェント、OSS、およびLambdaアクセスの適切なIAMポリシーを構成します。
• 使用後にリソースを削除して、コストを回避します。
• 請求照会のサポートに連絡してください。

結論

この記事では、AWSベッドロックを備えたぼろきれツールチェーンの構築について詳しく説明しています。 AIツールはさまざまなフィールドを変換しています。この例は、eスポーツでの可能性を示しています。

キーテイクアウト

• 最適化されたチーム作成のために、AI搭載のValorantチームビルダーを構築します。
• 戦略的なチーム構成のためのデータ駆動型の洞察を活用します。
• ユーザーフレンドリーなアプリを使用して、パフォーマンスデータに基づいてトップ層プレーヤーを選択します。

よくある質問

（元の応答と同じ）

以上がAWSベッドロックでAI搭載のValorant E-Sportsマネージャーを構築しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。