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RAI - Versão 2 (Victório) - Coggle Diagram
RAI - Versão 2 (Victório)
human in the loop
Artefatos de requisitos
Lista de requisitos
user story
Linhas
Ferramntas focadas em uma tarfa específiva
Elitictação conversacional
completude de requisitos
QA sobre requisitos
Diagramas de Casos de Uso
propostas orquestradas
multiplos agentes
ciclos de reflexão
debate entre agentes
recuperação de conhecimento
participação humana no fluxo
NOSSO FOCO
infraestrutura de coautoria e superisão de artefatos
Importtancia dado
Manutençao do controle do ser humando
explicabilidade
mecanismos de verificação
Ferramenta possiblita
SUPORTE/APOIO (não subsituição
Umar e Lano
85 estudos entre 1996 e 2022
artefatos mais frequentemente gerados por ferramentas automatizadas eram modelos UML
que a fase mais automatizada era a análise de requisitos
maioria das ferramentas era semiautomatizada, não orientada à substituição completa do engenheiro de requisitos
apoio ao engenheiro, e não substituição” está alinhado com décadas de evolução do campo
ML4RE publicada em Information and Software Technology
distância relevante entre pesquisa e prática
207 artigos acadêmicos e 375 questões do Stack Overflow
defendem:
assistentes baseados em LLM
maior integração de modelos de IA com ferramentas usadas na indústria
favorece o artigo no sentido de
transformar IA em apoio operacional à produção de artefatos
revisões mais recentes especificamente sobre GenAI e LLMs em RE
os estudos têm migrado do foco antigo em classificação e detecção de defeitos para tarefas mais próximas
elicitação
validação
especificação
artefatos dowstream
uso predominante de zero-shot e few-shot prompting, e ainda pouca integração a workflows complexos de uso real
Aparição recorrente
a) preocupações com reprodutibilidade
b) controlabilidade e interpretabilidade
Essa combinação de oportunidade e risco é exatamente o pano de fundo que fortalece o problema que o seu artigo quer atacar
Artigo - Trabalhos relacionados
estudos exploram
Aplicações em engenharia de software
Enenharia de requisistos
incompletude
inconisenciia
ensino de engenharia de requisitso
Alguns trabalhos aplicarma LLMs
soluções baseadas em prompts
agentes úniocs
Trablahos mais próimos
ReqGenie
Pipeline composto por
sequencia de prompts estruturados
uso do GPT
engenheiro de requisitos e gidofornecendo infomrações
problema
contexto
stakeholders
requisitos funcionasi
requisitos não funcionais
entrega
1 more item...
Diferenças do RAI
pipeline multiagente automatizado
gera docuemnto de requisitos a partir das gravaçoes
extrai, categoriza e prioriza automaticamente os requisitos
entrega especificação completa (sem exigir mais interação com o usuário???)
sugere pontos de atenção (destacando necessidade de esclarescimentos e melhorias)
auxilia no refinamento dos requisitos e solução de ambiguidades
MARE
Arxiv
ARIA
Abordadem de perguntas e respostas(QA)
Apoio durante analise de requistos
mineração de recursos externos de conhecimento do domínio
integrar perfeitamente a garantia da qualidade (QA) e o conhecimento externo do domínio, abordando efetivamente as complexidades da engenharia de requisitos por meio de uma estrutura flexível projetada para se integrar facilmente com modelos de lógica de aprendizagem generativos (LLMs)
https://link.springer.com/article/10.1007/s11334-024-00589-8