LLM as a code generator in Agile Model Driven Development

要約

コードの自動生成で GPT4 などの大規模言語モデル (LLM) を活用することは大きな進歩ですが、課題がないわけではありません。
ソフトウェアの自然言語記述に固有のあいまいさは、展開可能な構造化された成果物を生成する際に大きな障害となります。
この研究では、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) を擁護し、コード ジェネレーターとして GPT4 を採用するアジャイル モデル駆動開発 (AMDD) アプローチを提案しています。
このアプローチにより、コード自動生成プロセスの柔軟性とスケーラビリティが強化され、モデルや展開環境の変更にシームレスに適応できる機敏性が提供されます。
これを、統一モデリング言語 (UML) を使用してマルチエージェント無人車両群 (UVF) システムをモデル化し、コード構造メタ モデリング用のオブジェクト制約言語 (OCL) と通信用の FIPA オントロジー言語を統合することでモデルのあいまいさを大​​幅に軽減することで、これを説明します。
セマンティクスメタモデリング。
GPT4 自動生成機能を適用すると、それぞれ JADE フレームワークと PADE フレームワークと互換性のある Java コードと Python コードが生成されます。
自動生成されたコードを徹底的に評価することで、予想される動作との整合性が検証され、エージェントとの対話における強化点が特定されます。
構造的には、OCL メタ モデルのみによって制約されたモデルから派生したコードの複雑さを、OCL と FIPA オントロジー メタ モデルの両方の影響を受けたコードと比較して評価しました。
この結果は、オントロジー制約付きメタモデルが本質的により複雑なコードを生成するものの、その循環的な複雑さは管理可能なレベル内にとどまっていることを示しており、複雑さの高リスクしきい値を超えることなく追加のメタモデル制約を組み込むことができることを示唆しています。

要約(オリジナル)

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.

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