Кейс: Определение структуры данных – диаграмма классов UML, созданная с помощью ИИ, для системы библиотеки

Это диаграмма классов UMLявляется основным чертежом структуры системы. Он определяет основные сущности данных (классы), их атрибуты и точные отношения (связи, наследование, множественность) между ними. Для любого приложения, интенсивно использующего данные, такого как система управления библиотекой, точное моделирование этих отношений критически важно для создания надежной и масштабируемой базы данных и кодовой базы.

Этот кейс показывает, как архитектор системы использует чат-бот Visual Paradigm AIдля быстрого перехода от высокого уровня концепции к сложной объектно-ориентированной модели, используя диалоговые команды для уточнения структурных деталей.

Этап 1: От идеи к основанию – первоначальный запрос

Архитектор начинает с основных сущностей системы библиотеки.

Первоначальный запрос ИИ:

«Создайте диаграмму классов UML для простой системы библиотеки. Мне нужны классы для Пользователь, Книга, и Заем. Пользователь может иметь несколько займов, и каждый займ связан с одной книгой. Пожалуйста, включите основные атрибуты, такие как название, автор, ID_пользователя, и дата_займа.”

Чат-бот ИИ отвечает, создавая три класса с их базовыми связями (например, 1..* между Пользователь и Займ), мгновенно определяя основные отношения между данными. Отметим, что ИИ активно добавил isbn к Книга и дата возврата к Займ, обеспечив более надежную и полную модель, чем первоначально запрашивалось.

Этап 2: Конверсационное уточнение — добавление сложности и наследования

Исходная диаграмма функциональна, но архитектор определяет два основных необходимых уточнения: добавление наследования для типов медиа и явное определение ограничений множественности для бизнес-правил.

Приглашения к уточнению:

1. Введение наследования: Для обработки будущих типов медиа (DVD, журналы) дизайн нуждается в абстрактной, повторно используемой структуре.
   

   «Создайте абстрактный классназываемый LibraryItem. Сделайте оба Книга и новый класс, DVD, наследующие его. Перенесите общий атрибут isReserved: Boolean в родительский LibraryItem.”

   

2. Определение ограничений множественности (бизнес-правила): Библиотека устанавливает четкий лимит на выдачу.
   

   «Обновите связь между Member и Loan чтобы отразить максимальный лимит выдачи в 5 предметов. Множественность должна быть обновлена до $0..5$ выдач на члена.»

   

Выгода: Это демонстрирует способность ИИ работать с продвинутыми объектно-ориентированными концепциями, такими как наследование, и точно изменять ключевую нотацию множественности на основе простого устного бизнес-правила. Модель становится точным, соответствующим требованиям структурным чертежом без необходимости ручного редактирования диаграммы.

Этап 3: Анализ и реализация — использование завершенной диаграммы

После завершения структурной модели диаграмма классов служит единственным источником истины для последующих задач документирования. ИИ используется для прямого преобразования модели в ключевую проектную документацию.

А. Генерация раздела функциональных требований (FRD)

Классы, атрибуты и ассоциации определяют объем и возможности системы.

Приглашение к анализу:

«Используя классы, атрибуты и ассоциации в завершенной диаграмме классов, составьте раздел Функциональные требования с описанием объема и сущностей данных для системы управления библиотекой, с акцентом на регистрацию членов и отслеживание выдачи.»

Выгода: Эта задача мгновенно преобразует визуальную структурную модель в формальный раздел FRD, обеспечивая соответствие проектной документации утвержденному проектному чертежу.

Б. Генерация технического словаря данных

Конкретные атрибуты, типы данных и ограничения, определенные на диаграмме, образуют основу технического описания системы.

Приглашение к анализу:

«Создайте раздел Технического словаря данных документа на основе атрибутов, определенных в LibraryItem и Займ классы, перечисляя имя атрибута, тип данных и краткое бизнес-определение для каждого.

Выгода: Искусственный интеллект предоставляет точные технические спецификации, необходимые разработчикам и администраторам баз данных, используя типы данных и имена, определенные непосредственно в модели UML, для создания четкой документации, готовой к реализации.

Чтобы получить дополнительную информацию о UML и его методах визуализации, основанных на искусственном интеллекте, посетите нашцентр ресурсов UML.

Эта статья также доступна на Deutsch, English, Español, فارسی, Français, Bahasa Indonesia, 日本語, Polski, Portuguese, Việt Nam, 简体中文 and 繁體中文