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Inférence de dépendance des données pour la génération de code industriel basée sur des diagrammes de séquence UML
Created by
Haebom
Auteur
Wenxin Mao, Zhitao Wang, Long Wang, Sirong Chen, Cuiyun Gao, Luyang Cao, Ziming Liu, Qiming Zhang, Jun Zhou, Zhi Jin
Contour
UML2Dep est un framework de génération de code étape par étape qui surmonte l'ambiguïté des descriptions en langage naturel et répond aux exigences système complexes. Il utilise des diagrammes de séquence UML étendus pour formaliser clairement les exigences complexes des architectures orientées services. Ces diagrammes éliminent l'ambiguïté linguistique en formalisant explicitement les relations structurelles et le flux logique métier des interactions de service, en intégrant des tables de décision et des spécifications d'API. De plus, reconnaissant l'importance du flux de données, il introduit une tâche dédiée d'inférence de dépendance des données (DDI). La DDI construit systématiquement un graphe de dépendance des données explicite avant la synthèse du code et est formalisée comme une tâche d'inférence mathématique contrainte grâce à une nouvelle stratégie d'invite, exploitant les atouts mathématiques des LLM. L'analyse statique et l'élagage des dépendances supplémentaires réduisent la complexité contextuelle et la charge cognitive associées aux spécifications complexes, améliorant ainsi la précision et l'efficacité de l'inférence.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Résoudre la difficulté de génération de code due à l'ambiguïté du langage naturel grâce à une spécification formelle basée sur UML.
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Résoudre efficacement les problèmes de dépendance des données dans les architectures orientées services via DDI.
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Exploiter les capacités mathématiques des LLM pour améliorer la fiabilité de l’inférence de dépendance des données.
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Améliorer la précision et l’efficacité de l’inférence des LLM grâce à l’analyse statique et à l’élagage des dépendances.
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Limitations:
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Une vérification supplémentaire de l’évolutivité et de l’applicabilité pratique du diagramme de séquence UML proposé est nécessaire.
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La précision et l’efficacité du DDI peuvent être affectées par les stratégies d’invite et les caractéristiques des données.
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L’applicabilité et l’évaluation des performances des systèmes complexes sont nécessaires.
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Des recherches sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité de la méthodologie proposée et son applicabilité à d’autres architectures.
