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Generative AI for Software Architecture. Applications, Challenges, and Future Directions

Created by
  • Haebom

作者

Matteo Esposito, Xiaozhou Li, Sergio Moreschini, Noman Ahmad, Tomas Cerny, Karthik Vaidhyanathan, Valentina Lenarduzzi, Davide Taibi

概要

この論文は、生成型人工知能（GenAI）がソフトウェアアーキテクチャに与える影響を体系的に分析した最初の研究です。様々な文献（同僚レビュー論文およびグレー文献）を分析し、GenAIの活用事例、根拠、文脈、使用性および将来の課題を総合的に検討した。研究の結果、GenAIは主にアーキテクチャ上の意思決定のサポートとアーキテクチャの再構築に使用され、OpenAI GPTモデルとフィードショットプロンプティング、RAG（Retrieved-Augmented Generation）技術が主に使用されることがわかりました。主に要件 - アーキテクチャおよびアーキテクチャ - コード段階などのソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の初期段階に適用され、モノリシックおよびマイクロサービスアーキテクチャが主な目的でした。しかし、GenAI出力の厳格なテストはほとんど不足していました。主な課題としては、モデルの正確性、幻覚現象、倫理的側面、プライバシーの問題、アーキテクチャに特化したデータセットの欠如、適切な評価フレームワークの欠如などが挙げられました。結論として、GenAIはソフトウェア設計に大きな可能性を示していますが、より広い採用にはいくつかの課題を解決する必要があります。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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GenAIは、ソフトウェアアーキテクチャの設計と再構成に役立つことができるという可能性を示しています。
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OpenAI GPTモデルとフィードショットプロンプト、RAG技術が効果的であることを確認しました。
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アーキテクチャ上の意思決定支援と初期SDLC段階への効果的適用性の提示
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Limitations:
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GenAI出力に対する厳格なテスト不足
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モデル精度とサイケデリック現象の問題
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倫理的問題とプライバシーの問題。
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アーキテクチャに特化したデータセットの欠如。
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適切な評価フレームワーク部材。
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透明性と説明可能性の欠如。
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