Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі

Анотація

У статті представлено фреймворк для трансформації артефактів вимог у середовищі Agile-розробки в структуровану базу знань із використанням великих мовних моделей (LLM) та графових методів. Дослідження зосереджене на усуненні критичних обмежень сучасної інженерії вимог, зокрема фрагментованості інструментів, слабкої трасованості та недостатньої адаптивності до напівструктурованих даних. Запропонована система функціонує як проміжна ланка між Atlassian Jira та графовою базою знань, реалізуючи п’ятиетапну методику: кластеризацію вимог, прив’язку тестів, визначення залежностей, дедуплікацію та історичну реконструкцію. Основним компонентом виступає LLM, з якою система взаємодіє через JSON-орієнтований протокол, що включає інструкції з інтерпретації даних, очікувану структуру відповіді та дозволені дії (створення, оновлення, трасування тощо). Модульна система архітектури включає рівень користувацької взаємодії, агент-оркестратор, семантичне ядро, графову базу даних (Neo4j) та підсистему контролю доступу. Теоретична та експериментальна частини дослідження проведені за підтримки компанії SoftServe Inc. У межах експериментального запуску системи було оброблено понад 18 тисяч Jira-задач. Пілотне тестування засвідчило високу точність відповідей системи (90,4%) та потенціал значної економії часу для аналітиків і тестувальників. Було продемонстровано можливість реконструкції історичного стану вимог, виявлення повторів і порушень логіки залежностей, що особливо актуально для складних продуктів із багаторівневою структурою. Втім, система перебуває на стадії прототипу й має низку обмежень: зокрема, залежність від якості формулювання prompt-запитів (інструкцій), складність інтерпретації рішень LLM та потребу в ретельному налаштуванні безпечного доступу до даних. Отримані результати слід вважати попередніми; для перевірки масштабованості, стабільності та практичної доцільності підходу необхідне подальше тестування у різних проєктах, доменах та з більшим обсягом запитів.