論文の概要: Semantic API Alignment: Linking High-level User Goals to APIs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04236v1
- Date: Tue, 7 May 2024 11:54:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 14:20:03.707173
- Title: Semantic API Alignment: Linking High-level User Goals to APIs
- Title（参考訳）: Semantic APIアライメント: ハイレベルなユーザ目標をAPIにリンクする
- Authors: Robert Feldt, Riccardo Coppola,
- Abstract要約: 既存のライブラリを使った要件エンジニアリングから実装まで,複数のステップにまたがるビジョンを提示する。
このアプローチは、セマンティックAPIアライメント(SEAL)と呼ばれ、ユーザの高レベルな目標と1つ以上のAPIの特定の機能とのギャップを埋めることを目的としています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.494714497852088
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) are becoming key in automating and assisting various software development tasks, including text-based tasks in requirements engineering but also in coding. Typically, these models are used to automate small portions of existing tasks, but we present a broader vision to span multiple steps from requirements engineering to implementation using existing libraries. This approach, which we call Semantic API Alignment (SEAL), aims to bridge the gap between a user's high-level goals and the specific functions of one or more APIs. In this position paper, we propose a system architecture where a set of LLM-powered ``agents'' match such high-level objectives with appropriate API calls. This system could facilitate automated programming by finding matching links or, alternatively, explaining mismatches to guide manual intervention or further development. As an initial pilot, our paper demonstrates this concept by applying LLMs to Goal-Oriented Requirements Engineering (GORE), via sub-goal analysis, for aligning with REST API specifications, specifically through a case study involving a GitHub statistics API. We discuss the potential of our approach to enhance complex tasks in software development and requirements engineering and outline future directions for research.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、要求工学だけでなくコーディングにおいても、テキストベースのタスクを含む様々なソフトウェア開発タスクの自動化と支援において重要になっている。
通常、これらのモデルは既存のタスクの小さな部分を自動化するために使用されますが、要求工学から既存のライブラリを使った実装まで、様々なステップにまたがる幅広いビジョンを示します。
このアプローチは、セマンティックAPIアライメント(SEAL)と呼ばれ、ユーザの高レベルな目標と1つ以上のAPIの特定の機能とのギャップを埋めることを目的としています。
本稿では,LLM方式の `<agents'' の集合が,そのような高レベルな目的と適切なAPI呼び出しとを一致させるシステムアーキテクチャを提案する。
このシステムは、マッチングリンクを見つけるか、あるいは手動による介入やさらなる開発を導くためにミスマッチを説明することで、自動プログラミングを容易にすることができる。
最初のパイロットとして、当社の論文は、REST API仕様、特にGitHub統計APIを含むケーススタディと整合するサブゴール分析を通じて、GORE(Goal-Oriented Requirements Engineering)にLLMを適用することで、このコンセプトを実証しています。
ソフトウェア開発と要件工学における複雑なタスクを強化するアプローチの可能性について議論し、研究の今後の方向性について概説する。
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