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Data Dependency Inference for Industrial Code Generation Based on UML Sequence Diagrams

Created by
  • Haebom

作者

Wenxin Mao, Zhitao Wang, Long Wang, Sirong Chen, Cuiyun Gao, Luyang Cao, Ziming Liu, Qiming Zhang, Jun Zhou, Zhi Jin

概要

UML2Depは、自然言語記述のあいまいさを克服し、複雑なシステム要件を満たすステップバイステップのコード生成フレームワークです。サービス指向アーキテクチャの複雑な要件を明確にフォーマットするために、拡張UMLシーケンス図を使用します。この図は、意思決定テーブルとAPI仕様を統合して、サービス相互作用の構造的関係とビジネスロジックフローを明示的にフォーマットすることによって言語的曖昧さを排除します。さらに、データフローの重要性を認識し、専用データ依存性推論(DDI)タスクを導入します。 DDIは、コード合成前に明示的なデータ依存性グラフを体系的に構築し、小説プロンプト戦略を通じて制約された数学的推論作業として定式化され、LLMの数学的強みを利用します。追加の静的解析と依存関係の剪定は、複雑な仕様に関連する文脈の複雑さと認知負荷を減らし、推論の精度と効率を高めます。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
自然言語の曖昧さによるコード生成の難しさをUMLベースの形式的仕様で解決
サービス指向アーキテクチャにおけるデータ依存性の問題をDDIで効果的に解決
LLMの数学的能力を活用したデータ依存性推論の信頼性向上
静的解析と依存性剪定によるLLMの推論精度と効率の向上
Limitations:
提案されたUMLシーケンス図のスケーラビリティと実際の適用性の追加検証が必要
DDIの精度と効率は、プロンプト戦略とデータ特性によって影響を受ける可能性があります
複雑なシステムの適用性と性能評価が必要
提案された方法論の一般化の可能性と他のアーキテクチャへの適用性の研究が必要
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