PathOCL: Verbesserung der OCL-Generierung mit KI

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise verändert, wie wir Software erstellen. KI-gestützte Tools wie GitHub Copilot und ChatGPT helfen Softwareentwicklern, indem sie Vorschläge machen und einige Aufgaben automatisieren. Diese Tools nutzen grosse Sprachmodelle (LLMs), die trainiert wurden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu produzieren. Ein Bereich, in dem LLMs helfen können, ist die Umwandlung komplexer Diagramme, wie UML (Unified Modeling Language) Klassmodelle, in formale Sprachregeln, die als Object Constraint Language (OCL) bekannt sind. OCL ist wichtig, um Regeln über Klassen und Beziehungen in einem System zu definieren.

Allerdings haben LLMs Einschränkungen, insbesondere wenn es um grosse UML-Klassmodelle geht. Sie können nur eine bestimmte Anzahl von Tokens (Wörter und Symbole) gleichzeitig verarbeiten. Das wird zum Problem, wenn die UML-Klassmodelle gross sind, weil sie möglicherweise die Token-Grenze überschreiten.

Um dieses Problem zu lösen, stellen wir eine neue Technik namens PathOCL vor. Diese Methode vereinfacht die Eingabe für die KI, indem sie das UML-Klassmodell in kleinere Teile zerlegt. Dadurch zielt PathOCL darauf ab, der KI zu helfen, genauere OCL-Beschränkungen zu generieren, während sie weniger Tokens verwendet.

#Die Herausforderung der OCL-Generierung

OCL-Beschränkungen aus natürlichen Sprachspezifikationen zu erstellen, kann komplex sein. Erstens finden Programm-Neulinge die Sprache oft schwierig wegen ihrer unüblichen Syntax. Zweitens kann die Erstellung von OCL-Beschränkungen für grosse UML-Klassmodelle mit vielen Elementen viel Zeit und Mühe kosten. Entwickler müssen sorgfältig herausfinden, welche Klassen und Beziehungen einbezogen werden sollen. Ausserdem kann dieselbe Anforderung auf unterschiedliche Weise in OCL ausgedrückt werden, was es schwer macht, die beste Version auszuwählen.

Während LLMs helfen können, tauchen Probleme auf, wenn das gesamte UML-Klassmodell in die Eingabe einbezogen wird. Das LLM hat Schwierigkeiten, alles zu verarbeiten, besonders bei grösseren Modellen, was zu Fehlern oder fehlenden wichtigen Informationen führt.

#Einführung von PathOCL

PathOCL wurde entwickelt, um die OCL-Generierung zu verbessern, indem UML-Klassmodelle in kleinere, relevante Teile zerlegt werden. Es besteht aus drei Hauptschritten.

#Schritt 1: Vorverarbeitung der Spezifikation

Der erste Schritt besteht darin, die natürliche Sprachanforderung zu betrachten und die benötigten UML-Elemente herauszuziehen. Das geschieht durch Methoden wie Tokenisierung (Zerlegen von Text in kleinere Teile), Tagging von Wortarten (Identifizieren von Wörtern und ihren Rollen) und Lemmatisierung (Umwandlung von Wörtern in ihre Grundform).

Das Ergebnis ist eine Liste wichtiger UML-Elemente, die bei der Generierung der OCL-Beschränkungen helfen.

#Schritt 2: Generieren einfacher Wege

Als nächstes wird das UML-Klassmodell als Graph dargestellt. Die Klassen werden als Knoten (Punkte) und die Beziehungen zwischen ihnen als Kanten (Verbindungen) dargestellt. Einfache Wege im Graph werden generiert, um sicherzustellen, dass alle UML-Klassen abgedeckt sind. Ein einfacher Weg ist eine Reihe von Knoten, bei denen kein Knoten mehr als einmal erscheint.

#Schritt 3: Einfache Wege bewerten und Eingaben generieren

Sobald wir die einfachen Wege haben, werden sie basierend darauf bewertet, wie gut sie zur natürlichen Sprachspezifikation passen. Diese Bewertung erfolgt durch Ähnlichkeitsscores, die messen, wie eng die UML-Elemente mit den Eigenschaften der Klassen in jedem einfachen Weg übereinstimmen.

Nach der Bewertung werden die besten Wege genutzt, um Eingaben für das LLM zu erstellen. Diese Eingaben enthalten sowohl die natürliche Sprachspezifikation als auch die relevanten UML-Klassen. Indem nur die notwendigen Teile des UML-Modells fokussiert werden, kann PathOCL OCL-Beschränkungen effektiver erstellen.

#Evaluierung von PathOCL

Um zu verstehen, wie gut PathOCL funktioniert, wurden zwei zentrale Fragen bewertet:

1. Wie effektiv ist PathOCL bei der Generierung gültiger OCL-Beschränkungen?
2. Wie stehen die Kosten für die Generierung von Eingaben mit PathOCL im Vergleich zur Verwendung des gesamten UML-Modells?

#Frage 1: Effektivität von PathOCL

Die Effektivität von PathOCL wurde gemessen, indem die Gültigkeits- und Korrektheitsscores der produzierten OCL-Beschränkungen verglichen wurden. Gültigkeit misst, ob die generierten OCL-Beschränkungen der richtigen Syntax folgen. Korrektheit bewertet, ob die Beschränkungen die beabsichtigten Anforderungen genau ausdrücken.

Durch die Verwendung von PathOCL wurden signifikante Verbesserungen der Gültigkeit von OCL-Beschränkungen festgestellt. Das deutet darauf hin, dass die KI durch die Verwendung einer kleineren, relevanteren Gruppe von UML-Klassen eine Syntax erzeugen kann, die wahrscheinlicher korrekt ist.

#Frage 2: Kostenanalyse

Die Kosten von PathOCL und der UML-Erweiterungstechnik wurden ebenfalls verglichen. Dabei wurde untersucht, wie viele Tokens jeder Ansatz verwendet und die damit verbundenen Ausgaben. Generell benötigte PathOCL weniger Tokens als das vollständige UML-Modell, was bedeutete, dass die Kosten für die Nutzung der KI zur Generierung von OCL-Beschränkungen niedriger waren.

#Vorteile von PathOCL

PathOCL bietet mehrere Vorteile:

1. Verringerte Komplexität: Durch die Zerlegung von UML-Klassmodellen in handhabbare Teile wird es für die KI einfacher, genaue OCL-Beschränkungen zu generieren.

2. Erhöhte Gültigkeit: Die fokussierten Eingaben, die mit PathOCL erstellt wurden, führten zu gültigeren OCL-Beschränkungen, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Syntaxfehlern verringert wurde.

3. Kosten-Effizienz: Die Verwendung von weniger Tokens bedeutet niedrigere Kosten bei der Ansprache der KI, was es praktischer für Entwickler macht.

4. Flexibilität: PathOCL ermöglicht die Generierung mehrerer gültiger OCL-Formulierungen für dieselbe Anforderung, was den gesamten Designprozess verbessern kann.

#Herausforderungen und zukünftige Arbeiten

Obwohl PathOCL vielversprechend ist, gibt es immer noch Herausforderungen, die angegangen werden müssen:

1. Skalierbarkeit: Wenn UML-Klassmodelle grösser werden, könnte der brute-force Ansatz, viele Wege zu generieren, ineffizient werden. Es ist notwendig, neue Wege zu finden, um diesen Prozess zu optimieren.

2. Datenqualitäts: Die Qualität und Vielfalt der UML-Modelle, die in Tests verwendet wurden, waren begrenzt, hauptsächlich aus Bildungsquellen. Ein breiterer und vielfältigerer Datensatz würde bessere Einblicke in die realen Anwendungen von PathOCL geben.

3. LLM-Einschränkungen: Während Fortschritte gemacht wurden, haben LLMs immer noch allgemeine Einschränkungen, besonders in spezialisierten Bereichen wie Software-Modellierung. Weitere Arbeiten könnten helfen, diese Lücke zu schliessen.

#Fazit

PathOCL ist ein innovativer Ansatz, der effektiv einige der Einschränkungen, denen LLMs bei der Generierung von OCL-Beschränkungen aus UML-Klassmodellen gegenüberstehen, angeht. Indem es sich auf relevante Unterklassen und Beziehungen konzentriert, verbessert PathOCL sowohl die Gültigkeit als auch die Korrektheit der generierten Ausgaben, während es kosteneffizienter ist.

Während sich KI weiterentwickelt, könnte die Optimierung von Techniken wie PathOCL zu einer besseren Integration von KI in Softwareentwicklungsprozesse führen. Diese Forschung deutet auf eine positive Richtung hin, um komplexe Aufgaben wie die OCL-Generierung zu automatisieren und gleichzeitig die gesamte Effizienz und Effektivität des Softwareentwicklungszyklus zu verbessern.

Zukünftige Entwicklungen könnten die Optimierung des Weg-Generierungsprozesses, die Erweiterung der verwendeten Datensätze für das Training und die Verbesserung der Fähigkeiten von LLMs in bestimmten Software-Modellierungsaufgaben beinhalten. Letztendlich ist das Ziel, automatisierte Lösungen für Entwickler zugänglicher und nützlicher zu machen, die komplexe Modellierungsanforderungen angehen.

Durch fortlaufende Forschung und Entwicklung haben Techniken wie PathOCL das Potenzial, die Produktivität von Softwarepraktikern im Bereich erheblich zu steigern.