単一のプロンプトではモデルは構築できない: 質問分解を用いたLLMベースのドメインモデリング

Belangrijkste concepten

大規模言語モデル（LLM）はドメインモデリングの自動化に役立つ可能性を秘めているが、単一のプロンプトでは複雑なモデルを生成するには不十分であり、人間のモデリングプロセスのように質問を分解するアプローチが有効である。

Samenvatting

LLMベースのドメインモデリング：質問分解によるアプローチ

本稿は、大規模言語モデル（LLM）を用いてオブジェクト指向ドメインモデルを生成する際に、質問分解を用いるアプローチを提案する研究論文である。

複雑なシステム記述から、LLMを用いて効果的にオブジェクト指向ドメインモデルを生成する手法を提案する。
従来の単一プロンプト方式の限界を克服し、より高品質なモデル生成を目指す。

質問分解: ドメインモデリングのタスクを、クラス生成、関連生成、継承生成といったサブタスクに分解する。
段階的なプロンプト設計: 各サブタスクに対して、モデリングのガイドラインと知識を組み込んだプロンプトを設計する。
複数回のLLMとの対話: 各サブタスクの解決策を得るために、LLMと複数回対話し、段階的にモデルを構築する。
プログラムによるモデル生成: サブタスクの結果を統合し、構文エラーを回避するためにプログラムでオブジェクトモデルを生成する。

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

A Model Is Not Built By A Single Prompt: LLM-Based Domain Modeling With Question Decomposition

by Ru Chen, Jin... om arxiv.org 10-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.09854.pdf

Diepere vragen

提案手法は、UML以外のモデリング言語にも適用可能だろうか？

はい、提案手法はUML以外のモデリング言語にも適用可能と考えられます。この手法の本質は、複雑なドメインモデリングをLLMが扱いやすいように、質問を段階的に分解し、それぞれのステップでLLMが得意とする知識表現（例：継承関係を表す「extends」）を用いてプロンプトを設計している点にあります。
UML以外のモデリング言語、例えば、

ER図: エンティティとリレーションシップの抽出を質問として分解し、プロンプトにER図特有の表現（カーディナリティ、多重度など）を含める
BPMN: ビジネスプロセスを構成するアクティビティやゲートウェイの抽出を質問として分解し、BPMNの要素やシーケンスフローを表現するキーワードをプロンプトに含める
SysML: システムの構造、振る舞い、要求などを表現する図を個別に生成するよう質問を分解し、SysMLのブロック定義図、内部ブロック図、状態遷移図などを生成するためのプロンプトを設計する
といったように、対象のモデリング言語に合わせて質問の分解方法とプロンプトを調整することで、適用可能と考えられます。
重要なのは、各モデリング言語の要素、関係性、制約などをLLMが理解できるように、適切なプロンプトエンジニアリングを行うことです。

単に質問を分解するだけでなく、LLMの出力結果をフィードバックとして、プロンプトを動的に生成する手法は考えられるだろうか？

はい、非常に有効なアプローチと考えられます。LLMの出力結果をフィードバックとしてプロンプトを動的に生成することで、より精度の高いモデル生成が可能になる可能性があります。具体的には、

初期プロンプト: まず、基本的な質問をLLMに与え、初期のモデルまたはモデル要素のリストを生成させます。
出力結果の分析: LLMの出力結果を分析し、不足している情報、曖昧な表現、矛盾点などを特定します。
プロンプトの動的生成: 特定された問題点に基づいて、LLMに追加の質問をするためのプロンプトを動的に生成します。例えば、「○○クラスと××クラスの関係性を明確にしてください」「△△属性のデータ型を指定してください」といったように、具体的な指示を含むプロンプトを生成します。
モデルの更新: LLMから返された回答に基づいて、モデルを更新します。
繰り返し: 上記2〜4のステップを、モデルが完成するまで繰り返します。

このようなフィードバックループを導入することで、LLMとの対話を重ねるごとにモデルの精度を高めていくことが期待できます。
さらに、このプロセスにおいて、

制約条件に基づく検証: 生成されたモデル要素が、事前に定義された制約条件を満たしているかを検証し、違反があればLLMに修正を促すプロンプトを生成する。
過去のモデルからの学習: 類似したシステムのドメインモデルをLLMに学習させ、より適切なモデルを生成できるようにする。
といった拡張を加えることで、より高度なモデリング支援が可能になると考えられます。

将来的に、LLMは人間のモデリング作業を完全に代替できるようになるのだろうか？それとも、あくまで支援ツールとしての役割に留まるのだろうか？

LLMの進化は目覚ましく、将来的には人間のモデリング作業を大幅に効率化できる可能性を秘めています。しかし、完全に代替できるかについては、まだ議論の余地があります。
LLMが代替可能な領域:

定型的なモデリング作業: LLMは、大量のデータからパターンを学習することが得意であるため、ある程度定型化されたモデリング作業、例えば、データベーススキーマの生成やCRUD処理を行うアプリケーションのクラス設計などは、将来的にLLMが代替できる可能性があります。
単純なモデルの生成: システムの規模が小さく、関係者が少ない場合は、LLMが要件定義書などのテキスト情報から、ある程度の精度でモデルを生成できる可能性があります。
LLMが代替困難な領域:

複雑なドメイン知識の理解: LLMは、人間のように文脈を理解し、暗黙的な知識や経験に基づいてモデルを構築することができません。複雑なビジネスルールやドメイン固有の制約を理解し、適切なモデルに落とし込むためには、人間の専門知識が不可欠です。
創造性や設計力: LLMは、既存のデータに基づいてモデルを生成することはできますが、人間のデザイナーのように、斬新なアイデアを生み出したり、最適な設計を選択したりすることはできません。
倫理的な判断: LLMは、倫理的な観点からモデルを評価することができません。例えば、公平性やプライバシーに関する考慮事項をモデルに組み込むためには、人間の判断が必要です。
したがって、LLMは、人間のモデリング作業を完全に代替するのではなく、あくまで強力な支援ツールとしての役割を担うと考えられます。LLMを活用することで、モデラーは、より創造的な作業や複雑な問題解決に集中できるようになり、モデリング作業の効率性と品質を向上させることが期待できます。