AI驅動的學生紀錄系統分析

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1 快速總結：為什麼要使用 AI 進行文本分析？

每位業務分析師和系統工程師都深知其中的困擾：你面對的是會議記錄、電子郵件或模糊的問題陳述，必須將其轉化為結構化的技術模型。過去，手動解析像「破碎的大學學生記錄系統」這樣的問題描述，可能需要數小時的標記與草圖。但借助 Visual Paradigm的 AI 文本分析生成，你可以在幾秒內將非結構化文字轉化為專業的分析成果與視覺模型。

本教程將詳細示範如何使用此AI 驅動的需求工程工具來應對現實世界中的情境——修復遺留的學生記錄系統——並快速生成領域類別模型。透過利用此功能，你可以以前所未有的速度從「粗略想法」轉化為「視覺圖表」。

快速總結：為什麼要使用 AI 進行文本分析？

即時結構：立即將原始問題描述轉化為結構化摘要與候選項目清單。
智慧提取：自動識別功能需求、參與者、類別與用例，無需手動標記。
無縫建模：只需點擊幾下，即可直接從分析文字轉換為視覺圖表（如類別圖）。
缺口檢測：讓 AI 在你開始建構前，標示出模糊之處與遺漏的邏輯。

步驟 1：輸入問題描述

旅程從一個問題開始。在我們的範例情境中，一所大學因依賴手動的電子試算表式學生記錄而面臨資料不一致的問題。這是一個典型的「非結構化」問題陳述。我們不必在白板上拆解，而是直接啟動 Visual Paradigm 桌面版中的 AI 圖表生成工具。

透過選擇「文本分析」作為圖表類型，我們只需將原始問題描述貼入提示視窗。無論是關於合規風險的段落，還是利益相關者訪談的筆記，AI 文本分析生成器皆專為解析自然語言並提取技術含義而設計。

步驟 2：審查 AI 生成的候選元素

點擊確定後，引擎便開始運作。它不僅僅是 summarizing 文字，更會進行深度語義分析，以識別特定的候選元素。結果是一份完整的文本分析文件，其中關鍵概念已被標示並分類。

如您在下方工作區所見，AI 已成功解析學生記錄問題。它已生成一個「候選類別」表格，列出可能的系統組件，例如學生資訊資料庫, 註冊記錄，以及合規審計追蹤器。它甚至識別出每個元素的「類型」（例如：套件、類別、需求、活動）。這種自動化的候選項目識別在需求蒐集階段節省了大量時間。

步驟 3：將文字轉換為視覺模型

這正是 Visual Paradigm 與一般文字生成工具的區別所在。我們不僅僅想要一份清單，更想要一個視覺模型。由於 AI 已經將像合規審計追蹤器以及使用者角色管理之類的項目標記為類別或套件，我們可以立即在文字與圖示之間建立橋樑。

在候選清單中，您只需選擇想要視覺化的列。透過右鍵點擊選取項目，即可存取「建立模型元素」功能。此工作流程讓您能從您的需求蒐集流程中挑選出特定實體，並直接推送至建模環境。

步驟 4：設定圖示產生

選取您的元素後，該工具會讓您完全掌控它們的呈現方式。您不必拘泥於單一格式。在此情況下，由於我們的分析已識別出明確的領域實體，我們希望建立一個類別圖以呈現新學生記錄管理系統的靜態結構。

您為新圖示命名並確認類型。這一步驟確保您的新視覺模型在專案架構中妥善組織，並維持原始問題文字與最終設計成果之間的可追溯性之間的關聯。

步驟 5：優化生成的類別模型

搞定！僅在幾秒鐘內，您就從對試算表的抱怨轉變為一個結構化的類別圖。從文字分析中選取的元素——例如學生資訊資料庫, 審計追蹤記錄，以及註冊記錄——現在已成為您畫布上的視覺模型元素。

此生成的圖表可作為強大的基礎。當AI負責識別和建立核心類別的繁重工作時，您的專業知識則用於優化關係、新增特定屬性並定義操作。您已有效跳過了「空白頁綜合症」，直接進入高價值的建模任務。此工作流程對需要快速迭代的敏捷團隊和系統分析師而言極具價值，特別是在針對利害關係人反饋整合.

結論

使用AI文本分析生成在Visual Paradigm中使用AI文本分析生成不僅僅是為了更快地閱讀文字——它根本上改變了我們建模的方式。透過自動化提取候選類別與需求，您能減少人為錯誤，並釋放時間進行批判性思考。無論您是現代化大學資料庫，還是開發複雜的企業軟體，此工作流程能立即將原始文字轉化為可操作的圖表。

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