日本語タイトル#
LLM をアジャイルモデル駆動開発におけるコードジェネレーターとして
英文タイトル#
LLM as a code generator in Agile Model Driven Development
日本語要約#
大型言語モデル（LLM）である GPT4 をコード自動生成に活用することは重要な進展を示していますが、課題も存在します。 ソフトウェアの自然言語による記述に内在する曖昧さは、展開可能な構造化成果物の生成に対して重大な障害となります。本研究は、これらの課題を克服するための実行可能な戦略としてモデル駆動開発（MDD）を提唱し、GPT4 をコードジェネレーターとして使用するアジャイルモデル駆動開発（AMDD）アプローチを提案します。このアプローチは、コード自動生成プロセスの柔軟性とスケーラビリティを向上させ、モデルや展開環境の変化にシームレスに適応できる機敏性を提供します。私たちは、統一モデリング言語（UML）を使用して複数のエージェント無人車両編隊（UVF）システムをモデル化することでこれを示し、コード構造メタモデリングのためにオブジェクト制約言語（OCL）を統合し、通信セマンティクスメタモデリングのために FIPA オントロジー言語を使用することで、モデルの曖昧さを大幅に減少させました。GPT4 の自動生成能力を適用することで、JADE および PADE フレームワークにそれぞれ互換性のある Java および Python コードを生成しました。自動生成されたコードの包括的な評価を行い、期待される動作との整合性を検証し、エージェント間の相互作用の改善を特定しました。構造的には、OCL メタモデルによってのみ制約されたモデルから生成されたコードの複雑さを、OCL および FIPA オントロジー言語メタモデルの両方の影響を受けたコードの複雑さと比較しました。結果は、オントロジー制約メタモデルによって生成されたコードが本質的により複雑であることを示していますが、その循環的複雑さは管理可能なレベルに留まっており、追加のメタモデル制約を組み込んでも複雑さの高リスク閾値を超えないことを示唆しています。
英文摘要#
Leveraging Large Language Models (LLM) like GPT4 in the auto generation of code represents a significant advancement, yet it is not without its challenges. The ambiguity inherent in natural language descriptions of software poses substantial obstacles to generating deployable, structured artifacts. This research champions Model Driven Development (MDD) as a viable strategy to overcome these challenges, proposing an Agile Model Driven Development (AMDD) approach that employs GPT4 as a code generator. This approach enhances the flexibility and scalability of the code auto generation process and offers agility that allows seamless adaptation to changes in models or deployment environments. We illustrate this by modeling a multi agent Unmanned Vehicle Fleet (UVF) system using the Unified Modeling Language (UML), significantly reducing model ambiguity by integrating the Object Constraint Language (OCL) for code structure meta modeling, and the FIPA ontology language for communication semantics meta modeling. Applying GPT4 auto generation capabilities yields Java and Python code that is compatible with the JADE and PADE frameworks, respectively. Our thorough evaluation of the auto generated code verifies its alignment with expected behaviors and identifies enhancements in agent interactions. Structurally, we assessed the complexity of code derived from a model constrained solely by OCL meta models, against that influenced by both OCL and FIPA ontology meta models. The results indicate that the ontology constrained meta model produces inherently more complex code, yet its cyclomatic complexity remains within manageable levels, suggesting that additional meta model constraints can be incorporated without exceeding the high risk threshold for complexity.
PDF 取得#
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