Visual Paradigm Desktop | 
Visual Paradigm Online
统一建模语言（UML）是软件工程的架构蓝图，通过一组特定的视图从不同角度描述系统。UML的一个核心原则是没有单一的图表是孤立存在的相反，它们是更大拼图中的相互关联的部分。然而，通用大型语言模型（LLMs）的兴起带来了一个微妙的挑战：当通过独立、隔离的提示生成图表时，结果往往是一组碎片化的图像，而非统一的系统模型。
当开发人员依赖标准LLM生成UML产物时，常常会遇到语义一致性的崩溃。与专用建模工具不同，通用LLM通常缺乏持久的模型存储库。它们独立处理请求，这意味着在一个对话回合中生成的图表并不了解前一个回合中建立的结构定义。
这种无状态性导致系统静态结构（例如类图）与其描述的行为（例如时序图）之间出现分歧。要使系统模型有效，时序图中调用的操作在理论上必须存在于类定义中。如果没有自动交叉引用，AI工具经常会产生矛盾的细节，使得模型在实际开发中不可靠。
当AI在没有共享底层模型的情况下生成图表时，通常会出现多种类型的错误。这些差异使得输出难以作为编码或文档的可信来源。
| 差异类型 | 描述 | 示例场景 |
|---|---|---|
| 操作不匹配 | AI在不同视图中为同一功能创建了不同的名称。 | 类图定义了checkout()，但时序图使用placeOrder()来表示同一事件。 |
| 孤立元素 | 组件在一个视图中出现，但在另一个视图中消失且无解释。 | 一个Cart类存在于结构视图中，但在行为流程中被完全省略。 |
| 冲突约束 | 静态视图中定义的规则与动态视图中显示的交互相矛盾。 | 类图强制执行一对多关系，而时序图则暗示一对一交互。 |
为了降低碎片化的风险并确保整体系统模型的一致性，开发人员和分析师应采用特定的工作流程和工具。以下是五种经过验证的策略，以保持一致性。
最有效的解决方案是摆脱基于文本的通用大语言模型，转向专为特定用途设计的AI建模工具。这些平台维护一个单一的中央模型仓库。当在一个视图中创建一个元素时，该元素会被存储在仓库中，并在所有其他图表之间共享，从而确保自动同步。
通过并行而非顺序地创建模型，将您的工作流程与敏捷实践保持一致。例如，在绘制完动态视图（如时序图）后，立即切换到对应的静态视图（类图）以验证一致性。这种快速的上下文切换有助于及早发现差异。
如果您必须使用通用大语言模型，就必须手动强制保持一致性。这包括将元素定义（如特定的类名、属性类型和方法签名）仔细地复制粘贴到每个新提示中。尽管容易出错，但这种上下文注入有助于使AI的新输出与之前的工作保持一致。
使用能够将一种图表类型转换为另一种的工具。例如，直接从结构化的用例生成时序图，可以确保第一步中定义的参与者和系统边界严格传递到第二步，从而消除出现幻觉元素的可能性。
专注于支持增量更新的AI功能。先进的工具允许采用“AI聊天机器人”式的建模方法，即当请求添加新需求时，会同时触发整个图表套件（活动图、时序图和类图）的更新。这种整体性方法优先考虑和谐集成，而非一次性生成单一产物。
尽管AI在生成视觉资产方面具有极高的速度，但软件架构的完整性依赖于这些资产之间的连接。通过优先考虑和谐集成并使用尊重UML相互关联特性的工具，团队可以将碎片化的AI输出转化为可靠且专业级别的系统蓝图。