日本語タイトル#
後処理の LLM サポートによる分散プロセスデバッグ
英文タイトル#
Post-hoc LLM-Supported Debugging of Distributed Processes
日本語摘要#
本論文では、現在もリソースを消費し、いくつかの点で時代遅れに見える手動デバッグの問題に取り組みます。この問題は、ますます複雑で分散したソフトウェアシステムにおいて特に顕著です。したがって、本研究の目的は、マクロおよびミクロレベルの両方でこのデバッグプロセスを簡素化できるアプローチを紹介することです。このアプローチは、システムのプロセスデータを利用し、生成 AI と組み合わせて自然言語の説明を生成します。これらの説明は、実際のプロセスデータ、インターフェース情報、およびドキュメントから生成され、開発者がプロセスおよびそのサブプロセスの動作や可能なエラーをより効率的に理解できるように導きます。ここでは、このアプローチをコンポーネントベースの Java システムに適用したデモプログラムを示します。ただし、私たちのアプローチはプログラミング言語に依存しません。理想的には、生成された説明は、開発者が考慮されるシステムのすべての詳細に精通していなくても、プロセスの良好な理解を提供します。私たちのデモプログラムは、すべてのユーザーが無料でアクセスできるオープンソースの Web アプリケーションとして提供されています。
英文摘要#
In this paper, we address the problem of manual debugging, which nowadays remains resource-intensive and in some parts archaic. This problem is especially evident in increasingly complex and distributed software systems. Therefore, our objective of this work is to introduce an approach that can possibly be applied to any system, at both the macro- and micro-level, to ease this debugging process. This approach utilizes a system's process data, in conjunction with generative AI, to generate natural-language explanations. These explanations are generated from the actual process data, interface information, and documentation to guide the developers more efficiently to understand the behavior and possible errors of a process and its sub-processes. Here, we present a demonstrator that employs this approach on a component-based Java system. However, our approach is language-agnostic. Ideally, the generated explanations will provide a good understanding of the process, even if developers are not familiar with all the details of the considered system. Our demonstrator is provided as an open-source web application that is freely accessible to all users.
文章ページ#
PDF 入手#
抖音でスキャンしてさらに素晴らしいコンテンツを見る