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Inferencia de dependencia de datos para la generación de código industrial basado en diagramas de secuencia UML
Created by
Haebom
Autor
Wenxin Mao, Zhitao Wang, Long Wang, Sirong Chen, Cuiyun Gao, Luyang Cao, Ziming Liu, Qiming Zhang, Jun Zhou, Zhi Jin
Describir
UML2Dep es un marco de generación de código paso a paso que supera la ambigüedad de las descripciones en lenguaje natural y satisface requisitos complejos del sistema. Utiliza diagramas de secuencia UML extendidos para formalizar con claridad los complejos requisitos de las arquitecturas orientadas a servicios. Estos diagramas eliminan la ambigüedad lingüística al formalizar explícitamente las relaciones estructurales y el flujo de la lógica de negocio de las interacciones de servicios mediante la integración de tablas de decisión y especificaciones de API. Además, reconociendo la importancia del flujo de datos, introduce una tarea dedicada a la Inferencia de Dependencia de Datos (IDD). La IDD construye sistemáticamente un grafo de dependencia de datos explícito antes de la síntesis de código y se formaliza como una tarea de inferencia matemática restringida mediante una novedosa estrategia de inducción, aprovechando las ventajas matemáticas de los LLM. El análisis estático adicional y la poda de dependencias reducen la complejidad contextual y la carga cognitiva asociadas a las especificaciones complejas, mejorando así la precisión y la eficiencia de la inferencia.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Resolver la dificultad de generación de código debido a la ambigüedad del lenguaje natural mediante una especificación formal basada en UML.
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Solución efectiva de problemas de dependencia de datos en arquitecturas orientadas a servicios a través de DDI.
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Aprovechar las capacidades matemáticas de los LLM para mejorar la confiabilidad de la inferencia de dependencia de datos.
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Mejorar la precisión y eficiencia de la inferencia de los LLM mediante análisis estático y eliminación de dependencias.
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Limitations:
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Se necesita una mayor verificación de la escalabilidad y aplicabilidad práctica del diagrama de secuencia UML propuesto.
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La precisión y eficiencia de la DDI pueden verse afectadas por las estrategias de estímulo y las características de los datos.
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Se requiere evaluación de aplicabilidad y desempeño para sistemas complejos.
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Se necesita investigación para determinar la generalización de la metodología propuesta y su aplicabilidad a otras arquitecturas.
