Institutsseminar/2024-07-19

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Termin (Alle Termine)
Datum Freitag, 19. Juli 2024
Uhrzeit 11:30 – 13:00 Uhr (Dauer: 90 min)
Ort Raum 010 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz https://sdq.kastel.kit.edu/institutsseminar/Microsoft Teams
Vorheriger Termin Fr 21. Juni 2024
Nächster Termin Fr 16. August 2024

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Vorträge

Vortragende(r) Nesta Bentum
Titel Exploring Modern IDE Functionalities for Consistency Preservation
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Lars König
Vortragssprache
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Der Ansatz der modellgetriebenen Softwareentwicklung (MDSD) kann diverse Vorzüge mit sich bringen: von einer erhöhten Entwicklungsgeschwindigkeit über eine verbesserte Wartbarkeit bis hin zu einer allgemein höheren Softwarequalität. Dennoch hat der Ansatz noch keine weite Verbreitung gefunden. Als einer der Gründe dafür wurde eine Eigenschaft von MDSD-Tools identifiziert: Oft handelt es sich bei ihnen um schwergewichtige Anwendungen mit komplexen Installationsvorgängen. Der Vitruvius-Ansatz ist ein sichtenbasierter MDSD-Ansatz, der dazu in der Lage ist, verschiedene Modellierungsartefakte (semi-)automatisch konsistent zu halten. Leider ist auch der Vitruvius-Ansatz nur über eine schwergewichtige, komplex einzurichtende Eclipse-IDE-Instanz verwendbar Die Eclipse Foundation betreibt mit EMF.cloud ein Projekt, das dem Zweck dient, Eclipse-Modellierungsanwendungen in modernen Cloud-Umgebungen verfügbar zu machen. In dieser Arbeit haben wir die Kompatibilität des Vitruvius-Ansatzes mit dem EMF.cloud-Projekt untersucht und eine prototypische Anwendung implementiert. Mittels einer Nutzerstudie haben wir erhoben, welche Nutzererfahrung dieser Prototyp bietet.
Vortragende(r) Niklas Ewald
Titel Retrieval-Augmented Large Language Models for Traceability Link Recovery
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Dominik Fuchß
Vortragssprache
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.
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Hinweise