Quelltext der Seite Retrieval-Augmented Large Language Models for Traceability Link Recovery

{{Vortrag
|vortragender=Niklas Ewald
|email=ucshg@student.kit.edu
|vortragstyp=Masterarbeit
|betreuer=Dominik Fuchß
|termin=Institutsseminar/2024-07-19
|vortragsmodus=in Präsenz
|kurzfassung=Während der Entwicklung von Software werden viele Artefakte erstellt. Rückvervolgbarkeitsinformation zwischen ihnen sind wichtig für Aufgaben wie die Einhaltung von Anforderungen, Auswirkungsanalysen von Änderungen und das Auffinden von Dokumentationsinkonsistenzen. Das manuelle Erstellen von Rückverfolgbarkeitsverbindungen ist fehleranfällig und kostspielig. Eine Herausforderung besteht in den unterschiedlichen Abstraktionsebenen von Artefakten. Diese Arbeit verwendet Retrieval-Augmented Large Language Models, um diese semantische Lücke zu überbrücken, und bewertet diesen Ansatz in drei verschiedenen Aufgaben zur Wiederherstellung von Rückverfolgbarkeitsverbindungen. Kosten und Verarbeitungszeit werden niedrig gehalten, indem das Sprachmodell nur zur Klassifizierung von Artefaktpaaren verwendet wird, die Artefakte enthalten, die ähnlich zueinander sind. Für die Wiederherstellung von Rückverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen und Quellcode erzielt der Ansatz vergleichbare Ergebnisse zu dem Stand der Technik mit F1-Werten von 0.388 auf SMOS, 0.478 auf eTour und 0.313 auf iTrust. Für die Aufgaben der Rückverfolgbarkeitsverbindungen von Softwarearchitekturdokumentation zu Softwarearchitekturmodellen und von Softwarearchitekturdokumentation zu Quellcode erreicht der Ansatz nicht den Stand der Technik.
}}