基于多模态需求数据与大语言模型的验收标准生成
软件工程
2025-08-12 v1
摘要
验收标准 (ACs) 在软件开发中扮演着关键角色，它明确定义了软件功能满足利益相关者期望的条件。然而，手动创建准确、全面且无歧义的验收标准颇具挑战性，尤其是在用户界面密集型应用中，因为其依赖于领域特定知识和视觉上下文，而这些信息并非总能被文本需求单独捕获。为应对这些挑战，我们提出了 RAGcceptance M2RE，这是一种新颖的方法，利用检索增强生成 (RAG) 技术，从包括文本文档和视觉 UI 信息在内的多模态需求数据中生成验收标准。我们在一个涉及约 100,000 名用户的教育软件系统的工业案例研究中系统性地评估了我们的方法。结果表明，整合多模态信息显著提升了生成验收标准的相关性、正确性和可理解性。此外，从业者评估证实，我们的方法有效减少了人工工作量，捕获了细微的利益相关者意图，并提供了领域专家可能忽略的有价值标准，展示了其实际效用和行业采用的巨大潜力。这项研究强调了多模态 RAG 技术在简化软件验证过程和提高开发效率方面的潜力。我们还公开了我们的实现和一个数据集。
引用
@article{arxiv.2508.06888,
title = {Multi-Modal Requirements Data-based Acceptance Criteria Generation using LLMs},
author = {Fanyu Wang and Chetan Arora and Yonghui Liu and Kaicheng Huang and Chakkrit Tantithamthavorn and Aldeida Aleti and Dishan Sambathkumar and David Lo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.06888},
year = {2025}
}