論文の概要: From Scattered to Structured: A Vision for Automating Architectural Knowledge Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19548v1
- Date: Tue, 27 Jan 2026 12:42:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-04 13:39:29.603337
- Title: From Scattered to Structured: A Vision for Automating Architectural Knowledge Management
- Title（参考訳）: ScatteredからStructuredへ - アーキテクチャ知識管理を自動化するビジョン
- Authors: Jan Keim, Angelika Kaplan,
- Abstract要約: さまざまなアーティファクトからアーキテクチャ知識を体系的に抽出する自動化パイプラインを構想する。
この知識基盤は、アーキテクチャ適合性チェックや変更影響分析などの重要な活動を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9310318514564274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software architecture is inherently knowledge-centric. The architectural knowledge is distributed across heterogeneous software artifacts such as requirements documents, design diagrams, code, and documentation, making it difficult for developers to access and utilize this knowledge effectively. Moreover, as systems evolve, inconsistencies frequently emerge between these artifacts, leading to architectural erosion and impeding maintenance activities. We envision an automated pipeline that systematically extracts architectural knowledge from diverse artifacts, links them, identifies and resolves inconsistencies, and consolidates this knowledge into a structured knowledge base. This knowledge base enables critical activities such as architecture conformance checking and change impact analysis, while supporting natural language question-answering to improve access to architectural knowledge. To realize this vision, we plan to develop specialized extractors for different artifact types, design a unified knowledge representation schema, implement consistency checking mechanisms, and integrate retrieval-augmented generation techniques for conversational knowledge access.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアアーキテクチャは本質的に知識中心です。
アーキテクチャ知識は、要求文書、設計図、コード、ドキュメントなどの異種ソフトウェアアーティファクトに分散しており、開発者がこの知識にアクセスし、効果的に利用することが困難である。
さらに、システムが進化するにつれて、これらのアーティファクト間の不整合が頻繁に現れ、アーキテクチャの侵食と保守活動の妨げとなる。
我々は、さまざまなアーティファクトからアーキテクチャ知識を体系的に抽出し、それらをリンクし、不整合を特定し、解決する自動化パイプラインを構想し、この知識を構造化された知識基盤に統合する。
この知識ベースは、アーキテクチャ適合性チェックや変更影響分析などの重要な活動を可能にすると同時に、自然言語による質問応答をサポートし、アーキテクチャ知識へのアクセスを改善する。
このビジョンを実現するために、異なるアーティファクトタイプの特殊抽出器を開発し、統一された知識表現スキーマを設計し、一貫性チェック機構を実装し、対話型知識アクセスのための検索強化生成技術を統合することを計画している。
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