Дослідження мовних моделей в задачах розробки програмного забезпечення інформаційних систем з використанням методології Kanban

Abstract

Кваліфікаційна робота зосереджена на дослідженні використання мовних моделей (LLM) для покращення ефективності розробки програмного забезпечення в методології Kanban. Розглянуто використання LLM, зокрема GPT-4, в процесів створення User Story в системі Kanban. Практичні результати роботи включають прискорення описання User Story у системі Kanban та покращення їх детальності. Задачі дослідження охоплюють аналіз особливостей розробки програмного забезпечення за методологією Kanban, аналіз великих мовних моделей, вивчення підходів до побудови запитів до LLM, а також експериментальну перевірку запропонованого методу. В роботі використано використовує ланцюжки промптів для взаємодії з мовними моделями, такими як GPT-4. Також робота включає в себе використання GitHub Actions для автоматизації процесів та аналіз результатів за допомогою пайплайнів. Робота є обґрунтованою і структурованою, використання LLM для оптимізації розробки в системі Kanban є цікавою та актуальною темою. Подальший вивід можна зробити, розглядаючи конкретні дані та результати експериментальної перевірки. В ході дослідження отримані такі результати: досліджено особливості процесу розробки програмного забезпечення, проаналізовані існуючі LLM та методи побудови промптів для створення прецеденту User Story; проведено експериментальна перевірка по удосконаленому методу написання User Story.