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Dissertação

Combining Prompt Engineering and Model-driven Approaches to Rapidly Produce Business Applications EVALUATED

Detalhes: Recentemente, houve um crescimento notável na popularidade dos sistemas de IA. Quer os utilizemos como assistentes virtuais ou em outras tarefas, o sucesso do ChatGPT e dos seus sucessores tem impulsionado os limites da IA generativa e dos modelos de linguagem. Com o crescimento da IA generativa, emergiu a área de investigação de prompt engineering, um processo essencial na relação entre humanos e IA, que visa extrair o máximo potencial destes modelos de linguagem, através de uma comunicação concisa e clara. Um uso notável da IA generativa é a assistência no desenvolvimento de código: modelos de IA como o GPT-4 são capazes de ajudar na depuração e criação de código em várias linguagens de programação. Por outro lado, abordagens de desenvolvimento orientadas por modelos têm sido propostas para auxiliar no design rápido de sistemas de software. Uma dessas abordagens, a iniciativa ITLingo, propôs um conjunto de linguagens controladas, como RSL e ASL, destinadas a produzir especificações rigorosas dos requisitos das aplicações. Esta tese discute o uso de prompt engineering e sistemas de IA para acelerar e simplificar a produção de especificações rigorosas de aplicações empresariais na linguagem ASL. Primeiramente, analisamos investigações anteriores, bem como ferramentas e frameworks existentes nos campos do desenvolvimento orientado por modelos, dos grandes modelos de linguagem e da sua utilização em aplicações de software. Em seguida, propomos o ASL-Chatbot, um sistema que utiliza modelos de IA de última geração, RAG e várias técnicas de engenharia de prompts para gerar especificações de requisitos em ASL.
Keywords: Especificação de requisitos, Desenvolvimento orientado por modelos, ITLingo ASL, Modelos de linguagem de grande escala, IA generativa, ChatGPT

Discussão: novembro 29, 2024, 9:0

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