Automatische Erstellung von Softwarerepositorys aus natürlichsprachlichen Anforderungen mithilfe eines mehrschichtigen Skizzenansatzes

Core Concepts

Ein neuer Softwareentwicklungsansatz, der es ermöglicht, ein gesamtes Coderepository basierend auf natürlichsprachlichen Anforderungen automatisch zu generieren.

Abstract

Der Artikel stellt eine neue Softwareentwicklungsaufgabe namens "Natural Language to Code Repository" (NL2Repo) vor, bei der das Ziel darin besteht, ein gesamtes Coderepository aus natürlichsprachlichen Anforderungen zu generieren. Um diese Aufgabe zu lösen, wird ein einfacher, aber effektiver Rahmen namens CODES vorgestellt, der NL2Repo in mehrere Teilaufgaben durch eine mehrschichtige Skizze zerlegt. CODES besteht aus drei Modulen: RepoSketcher: Generiert zunächst die Verzeichnisstruktur des Repositorys für die gegebenen Anforderungen. FileSketcher: Generiert dann eine Datei-Skizze für jede Datei in der generierten Struktur. SketchFiller: Füllt schließlich die Details für jede Funktion in der generierten Datei-Skizze aus. Um CODES auf der NL2Repo-Aufgabe gründlich zu bewerten, werden Evaluierungen sowohl durch automatisierte Benchmarking-Tests als auch durch manuelle Feedback-Analysen durchgeführt. Für die Benchmark-basierte Bewertung wird ein repositoryorientierter Benchmark namens SketchEval entwickelt und eine Bewertungsmetrik namens SketchBLEU entworfen. Für die Feedback-basierte Bewertung wird ein VSCode-Plugin für CODES entwickelt und 30 Teilnehmer in empirischen Studien eingebunden. Umfangreiche Experimente belegen die Wirksamkeit und Praxistauglichkeit von CODES bei der NL2Repo-Aufgabe.

Stats

"Große Sprachmodelle (LLMs) haben bemerkenswerte Fortschritte bei der Erzeugung von Code auf der Grundlage natürlicher Sprache (NL2Code) erzielt." "Die Leistung von GPT-4 und Claude 3 bei der Lösung von Python-Programmieraufgaben auf Funktionsebene in einem Zero-Shot-Verfahren beträgt 67,0% bzw. 84,9%." "Ein reales Ingenieurbau-Projekt ist typischerweise von detaillierten natürlichsprachlichen Anforderungen begleitet, um seine zahlreichen funktionalen Merkmale zu beschreiben." "Ein Zielcode-Repository weist in der Regel eine hohe strukturelle Integrität sowohl in seinem Verzeichnisbaum als auch im Quellcode auf."

Quotes

"Die beeindruckende Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) bei codeorientierten Aufgaben hat das Potenzial der vollständig automatisierten Softwareentwicklung gezeigt." "Hoffentlich werden in der Ära der LLMs Programmieranfänger und sogar Nicht-Programmierer in der Lage sein, komplexe Ingenieurbau-Projekte durch natürliche Sprache zu erstellen."

Key Insights Distilled From

CodeS

by Daoguang Zan... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16443.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus dem Skizzenansatz genutzt werden, um Sprachmodelle bei der Lösung von NL2Repo-Aufgaben zu unterstützen?

Der Skizzenansatz, wie im vorliegenden Kontext beschrieben, bietet eine effektive Methode, um die Komplexität von NL2Repo-Aufgaben zu bewältigen. Durch die Unterteilung des Problems in mehrere Phasen, die durch Skizzen dargestellt werden, können Sprachmodelle schrittweise an die Generierung von Code-Repositories herangeführt werden. Dies ermöglicht es den Modellen, sich auf spezifische Aspekte zu konzentrieren und schrittweise detailliertere Informationen zu generieren. Indem die Skizzen als Leitfaden dienen, können die Sprachmodelle besser verstehen, welche Struktur und Details in den generierten Repositories erforderlich sind. Dieser Ansatz hilft den Modellen, die langen Kontexte und die strukturierten Informationen besser zu modellieren, was zu einer verbesserten Leistung bei der Generierung von Code-Repositories führt.

Welche Herausforderungen müssen noch überwunden werden, um eine vollständig automatisierte Softwareentwicklung auf der Grundlage natürlicher Sprache zu ermöglichen?

Obwohl Fortschritte bei der Nutzung von Sprachmodellen für die Generierung von Code erzielt wurden, gibt es immer noch einige Herausforderungen, die überwunden werden müssen, um eine vollständig automatisierte Softwareentwicklung auf der Grundlage natürlicher Sprache zu ermöglichen. Dazu gehören: Langzeitabhängigkeiten: Sprachmodelle müssen in der Lage sein, lange Abhängigkeiten zwischen den Eingaben zu erfassen, um komplexe Anforderungen und Strukturen in Code umzusetzen. Strukturierte Informationen: Die Modelle müssen in der Lage sein, strukturierte Informationen in natürlicher Sprache zu verstehen und in entsprechenden Code umzuwandeln, was eine Herausforderung darstellen kann. Qualitätssicherung: Es ist wichtig, Mechanismen zur Überprüfung der Qualität des generierten Codes zu implementieren, um sicherzustellen, dass er den Anforderungen entspricht und fehlerfrei ist. Domain-Spezifität: Die Modelle müssen in der Lage sein, domänenspezifische Begriffe und Konzepte zu verstehen und korrekt umzusetzen, um präzisen und funktionalen Code zu generieren. Skalierbarkeit: Die Modelle müssen skalierbar sein, um mit zunehmender Komplexität von Softwareprojekten und Anforderungen umgehen zu können.

Wie können die Erkenntnisse aus diesem Ansatz auf andere Bereiche der Softwareentwicklung übertragen werden, in denen die Modellierung strukturierter Informationen eine Herausforderung darstellt?

Die Erkenntnisse aus dem Skizzenansatz können auf andere Bereiche der Softwareentwicklung übertragen werden, in denen die Modellierung strukturierter Informationen eine Herausforderung darstellt, wie z.B. bei der Generierung von Datenbankstrukturen, API-Definitionen oder Systemarchitekturen. Indem man komplexe Probleme in kleinere, überschaubare Schritte unterteilt und durch Skizzen darstellt, können Sprachmodelle besser darauf vorbereitet werden, strukturierte Informationen zu modellieren und präzisen Code zu generieren. Dieser Ansatz kann auch dazu beitragen, die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und anderen Teammitgliedern zu verbessern, indem er eine klare und einheitliche Darstellung von Anforderungen und Strukturen bietet. Durch die Anwendung des Skizzenansatzes können Sprachmodelle effizienter und genauer in der Umsetzung komplexer Softwareentwicklungsprojekte unterstützt werden.