Generative AI for Software Architecture. Applications, Trends, Challenges, and Future Directions

要約

コンテキスト：生成人工知能（GENAI）はソフトウェア開発の多くを変革していますが、ソフトウェアアーキテクチャへのアプリケーションはまだ初期段階にあり、以前の研究は体系的にトピックに対処していません。
目的：ソフトウェアアーキテクチャにおけるGenaiの使用、理論的、コンテキスト、使いやすさ、将来の課題を体系的に統合することを目指しています。
方法：多量体文献レビュー（MLR）を実行し、ピアレビューおよび灰色の文献を分析し、現在の実践、モデル、採用コンテキスト、報告された課題を特定し、オープンコーディングを介してテーマを抽出しました。
結果：私たちのレビューでは、建築上の意思決定の支援と建築再建のためのgenaiの重要な採用が特定されました。
Openai GPTモデルは主に適用されており、少数のショットプロンプトや検索された生成（RAG）などの手法の一貫した使用があります。
genaiは、主にソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の初期段階に適用されています。
モノリシックおよびマイクロサービスアーキテクチャが支配的なターゲットでした。
ただし、gena​​i生産量の厳密なテストは通常​​、研究から欠落していました。
最も頻繁な課題には、モデルの精度、幻覚、倫理的側面、プライバシーの問題、建築固有のデータセットの欠如、およびサウンド評価フレームワークの欠如があります。
結論：genaiはソフトウェア設計に大きな可能性を示していますが、より大きな採用への道にはいくつかの課題が残っています。
研究の取り組みは、一般的な評価方法論の設計、倫理と精度の取り扱い、透明性と説明可能性の向上、および理論的可能性と実用的な使用の間のギャップを埋めるための建築固有のデータセットとベンチマークを促進する必要があります。

要約(オリジナル)

Context: Generative Artificial Intelligence (GenAI) is transforming much of software development, yet its application in software architecture is still in its infancy, and no prior study has systematically addressed the topic. Aim: We aim to systematically synthesize the use, rationale, contexts, usability, and future challenges of GenAI in software architecture. Method: We performed a multivocal literature review (MLR), analyzing peer-reviewed and gray literature, identifying current practices, models, adoption contexts, and reported challenges, extracting themes via open coding. Results: Our review identified significant adoption of GenAI for architectural decision support and architectural reconstruction. OpenAI GPT models are predominantly applied, and there is consistent use of techniques such as few-shot prompting and retrieved-augmented generation (RAG). GenAI has been applied mostly to initial stages of the Software Development Life Cycle (SDLC), such as Requirements-to-Architecture and Architecture-to-Code. Monolithic and microservice architectures were the dominant targets. However, rigorous testing of GenAI outputs was typically missing from the studies. Among the most frequent challenges are model precision, hallucinations, ethical aspects, privacy issues, lack of architecture-specific datasets, and the absence of sound evaluation frameworks. Conclusions: GenAI shows significant potential in software design, but several challenges remain on its path to greater adoption. Research efforts should target designing general evaluation methodologies, handling ethics and precision, increasing transparency and explainability, and promoting architecture-specific datasets and benchmarks to bridge the gap between theoretical possibilities and practical use.

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