論文の概要: Using LLMs and Essence to Support Software Practice Adoption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16445v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 14:59:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.423167
• Title: Using LLMs and Essence to Support Software Practice Adoption
• Title（参考訳）: LLMとEssenceを使ってソフトウェアプラクティスの実践を支援する
• Authors: Sonia Nicoletti, Paolo Ciancarini,
• Abstract要約: 本研究では,ソフトウェアエンジニアリングプラクティスを管理するための標準および思考フレームワークであるEssenceと,大規模言語モデル(LLM)の統合について検討する。 提案システムは、ドメイン固有のタスクにおいて、ベースラインよりも一貫して優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3609538870261841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in natural language processing (NLP) have enabled the development of automated tools that support various domains, including software engineering. However, while NLP and artificial intelligence (AI) research has extensively focused on tasks such as code generation, less attention has been given to automating support for the adoption of best practices, the evolution of ways of working, and the monitoring of process health. This study addresses this gap by exploring the integration of Essence, a standard and thinking framework for managing software engineering practices, with large language models (LLMs). To this end, a specialised chatbot was developed to assist students and professionals in understanding and applying Essence. The chatbot employs a retrieval-augmented generation (RAG) system to retrieve relevant contextual information from a curated knowledge base. Four different LLMs were used to create multiple chatbot configurations, each evaluated both as a base model and augmented with the RAG system. The system performance was evaluated through both the relevance of retrieved context and the quality of generated responses. Comparative analysis against the general-purpose LLMs demonstrated that the proposed system consistently outperforms its baseline counterpart in domain-specific tasks. By facilitating access to structured software engineering knowledge, this work contributes to bridging the gap between theoretical frameworks and practical application, potentially improving process management and the adoption of software development practices. While further validation through user studies is required, these findings highlight the potential of LLM-based automation to enhance learning and decision-making in software engineering.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の最近の進歩により、ソフトウェア工学を含む様々な分野をサポートする自動化ツールの開発が可能になった。 しかしながら、NLPと人工知能(AI)の研究は、コード生成などのタスクに重点を置いているが、ベストプラクティスの導入、作業方法の進化、プロセスの健全性監視に対するサポートの自動化にはあまり注意が払われていない。 本研究では,ソフトウェアエンジニアリングプラクティスを管理するための標準および思考フレームワークであるEssenceと,大規模言語モデル(LLM)を統合することで,このギャップを解消する。 この目的のために,Essenceの理解と適用を支援する専門的なチャットボットが開発された。 チャットボットは、検索拡張生成(RAG)システムを使用して、キュレートされた知識ベースから関連するコンテキスト情報を検索する。 4つの異なるLLMを用いて複数のチャットボット構成を作成し、それぞれがベースモデルとして評価され、RAGシステムで拡張された。 システム性能は,検索した文脈の関連性および生成した応答の品質から評価した。 汎用LLMとの比較分析により,提案システムはドメイン固有のタスクにおいて,ベースラインよりも一貫して優れていることが示された。 構造化されたソフトウェアエンジニアリングの知識へのアクセスを容易にすることで、この研究は理論的なフレームワークと実践的なアプリケーションの間のギャップを埋めることに貢献し、潜在的にプロセス管理を改善し、ソフトウェア開発プラクティスの採用に寄与します。 ユーザスタディによるさらなる検証が必要であるが、これらの発見は、ソフトウェア工学における学習と意思決定を強化するLLMベースの自動化の可能性を強調している。

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