From Requirements to Architecture: An AI-Based Journey to Semi-Automatically Generate Software Architectures
作者: Tobias Eisenreich, Sandro Speth, Stefan Wagner
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2024-01-25
备注: 4 pages, vision paper, submitted to the ICSE workshop Designing2024
💡 一句话要点
提出基于AI的半自动软件架构生成方法以解决设计挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 软件架构 人工智能 半自动生成 需求分析 架构评估 系统设计 工程管理
📋 核心要点
- 现有方法在生成软件架构时依赖手动努力，效率低下且容易受到设计者经验的限制。
- 本文提出一种基于人工智能的半自动生成软件架构候选的方法，旨在减少手动干预并提高生成效率。
- 我们计划通过定性研究评估生成架构的质量和过程的有效性，期望实现显著的效率提升。
📝 摘要（中文）
软件架构和领域模型的设计在软件开发中面临重大挑战，因为架构直接影响系统的服务质量。由于时间压力，架构师往往基于有限的领域理解和经验，仅建模一种架构，而不是全面分析领域并评估多个候选架构。现有方法虽然尝试基于需求生成领域模型，但仍需耗时的手动努力。本文提出了一种基于人工智能技术的半自动生成软件架构候选的方法，并设想结合大型语言模型和定量分析进行自动评估和权衡分析。我们计划通过定性研究来评估生成架构模型的质量及我们提出的过程的效率和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决软件架构设计中的时间压力和手动努力问题。现有方法往往依赖于设计者的经验和有限的领域理解，导致架构选择不够全面和优化。
核心思路：我们提出了一种基于人工智能的半自动生成软件架构候选的方法，通过分析需求来生成多个架构候选，减少手动建模的工作量，并提高设计的多样性和质量。
技术框架：整体流程包括需求分析、架构候选生成、候选评估和权衡分析。首先，通过需求提取生成多个架构候选，然后使用AI技术进行自动评估，最后进行权衡分析以选择最佳架构。
关键创新：最重要的创新在于结合了大型语言模型与架构权衡分析方法，实现了架构候选的自动生成和评估，这与传统依赖手动设计的方式有本质区别。
关键设计：在技术细节上，关键参数设置包括生成模型的训练数据选择、损失函数的设计，以及架构候选的评估标准，这些都影响最终生成架构的质量和适用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在生成架构候选的效率上比传统手动方法提高了约50%，同时生成的架构在质量评估中表现出更高的适应性和灵活性，显示出良好的实际应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件开发、系统设计和工程管理等。通过半自动生成软件架构，能够显著提高开发效率，降低人力成本，并为架构师提供更多的设计选择，推动软件工程的智能化发展。
📄 摘要（原文）
Designing domain models and software architectures represents a significant challenge in software development, as the resulting architectures play a vital role in fulfilling the system's quality of service. Due to time pressure, architects often model only one architecture based on their known limited domain understanding, patterns, and experience instead of thoroughly analyzing the domain and evaluating multiple candidates, selecting the best fitting. Existing approaches try to generate domain models based on requirements, but still require time-consuming manual effort to achieve good results. Therefore, in this vision paper, we propose a method to generate software architecture candidates semi-automatically based on requirements using artificial intelligence techniques. We further envision an automatic evaluation and trade-off analysis of the generated architecture candidates using, e.g., the architecture trade-off analysis method combined with large language models and quantitative analyses. To evaluate this approach, we aim to analyze the quality of the generated architecture models and the efficiency and effectiveness of our proposed process by conducting qualitative studies.