生成式AI开发的信息系统统一架构元模型

AI和大语言模型(LLM)的快速发展推动了软件开发生命周期(SDLC)的新方法，其中大量代码、技术和业务文档被自动生成。然而，由于不存在能够在信息系统的不同表示层之间提供一致、可重复转换的单一架构框架，此类系统的系统表示仍然碎片化。本研究探讨了基于领域专家选定的架构框架为面向LLM的应用创建统一架构的问题。提出了一种框架结构，涵盖若干关键类型的架构图，并支持如"代码→文档→代码"之类的闭合转换循环。关键架构图均匀分布在主要架构层中：高层（业务与领域理解）、中层（系统架构）和低层（开发者层架构）。每个架构层仍包含若干抽象层，使其更加灵活，更好地满足设计原则和架构模式的要求。进行的实验表明，在使用架构图形式的结构化架构上下文时，生成的文档和代码质量保持稳定。结果证实，所提出的统一架构元模型可以作为人与模型之间的有效接口，提高LLM生成的准确性、稳定性和可重复性。然而，所选架构图的集合应进行优化以避免某些图之间的冗余，并且某些图应更新以表示额外的上下文编排。本工作展示了新一代智能工具的可测量改进，这些工具自动化SDLC并实现与AI驱动开发兼容的全面架构。