掌握一致性：克服人工智能驅動的UML生成所面臨的挑戰

生成式人工智能設計中的碎片化問題

這統一建模語言（UML）依賴於一個基本原則：單一圖表無法完整講述複雜軟體系統的故事。相反地，UML利用一組互補的視圖——靜態、動態和物理——必須無縫連接，以建立統一的藍圖。然而，隨著開發者越來越多地轉向通用型大型語言模型（LLMs）以加速設計，一個新的挑戰應運而生：分離式人工智能生成的不一致性。

當使用者透過孤立的提示生成單獨的UML圖表透過沒有共享上下文的孤立提示生成單獨的UML圖表時，結果通常是一組碎片化的圖示，而非一個連貫的模型。本指南探討這種崩潰發生的原因，並詳細說明可執行的策略，以確保您的AI生成模型在語義上保持一致且結構穩固。

核心問題在於標準LLM互動的無狀態性。與專用建模工具不同，通用型人工智能通常會完全孤立地產生成果。若沒有持久的模型資料庫或在不同提示之間自動交叉引用，AI將無法意識到它剛才所做的決定。

LLM生成的每個圖表通常僅基於當時提供的特定提示文字。這導致語義一致性下降，系統的靜態結構（例如類圖）不再支援其描述的行為（例如順序圖）。如果物件在工作流程中互動，其所呼叫的操作必須存在於其類別定義中。若無明確同步，LLM生成的簽名必然產生分歧，導致行為流程無法與程式碼結構相容。

當依賴彼此脫節的提示時，開發者經常遇到特定類型的錯誤，這些錯誤會削弱系統設計的可靠性：

操作不匹配：命名慣例在互動之間經常產生偏移。例如，LLM可能為一個電子商務系統生成一個類圖，其中包含一個checkout()操作。然而，隨後生成的順序圖可能創造出完全不同的名稱，例如placeOrder()，用於完全相同的動作，導致結構與行為之間的連結斷裂。
孤兒元素： 一致性問題通常表現為元件遺失。一個提示可能會建立一個「購物車」類別作為核心實體，而後續的行為提示可能完全忽略它，或以新產生的幻覺元件取代其功能。
衝突的限制條件： 控制關係的邏輯可能發生變化。AI 可能在結構圖中定義嚴格的一對多關係，但在序列圖中描述互動時卻暗示一對一關係，進而在架構中產生邏輯上的矛盾。

為避免產生各部分無法契合的「科學怪人」模型，開發人員與分析師應採用特定策略，以維持整體系統模型的一致性。

最穩健的解決方案是遠離複雜建模中的通用文字型大型語言模型。相反地，應使用專為特定用途設計的 AI 工具，這些工具維持單一底層模型資料庫。在這些環境中，元件會在所有視圖間共享並同步。若在圖中重新命名類別，底層資料庫會自動更新，確保所有其他視圖都能自動反映此變更。

敏捷建模實務可減輕不一致的問題。透過並行建立模型，開發人員即使工具無法支援，也能在腦中維持上下文。例如，花短暫時間草擬動態視圖（如序列圖），然後立即切換到對應的靜態視圖（類別圖），以確保操作與物件相符，再繼續進行新功能的開發。

若必須使用通用大型語言模型，使用者必須承擔維持一致性的責任。這包括語意感知的提示，即在提示之間仔細複製與貼上元件定義（如類別名稱、屬性清單與方法簽章）。雖然容易出錯，但這種手動注入上下文的方式有助於讓 AI 的新輸出與既有的結構保持一致。

透過使用具備將一種圖形轉換為另一種圖形功能的工具，可提升效率與一致性。例如，直接從使用案例描述產生序列圖，可確保衍生視圖繼承現有的模型元件，而非創造新的元件。

現代 AI 功能正日益支援增量更新。与其從頭重新生成圖表，不如使用AI介面，當新增需求時，可同時更新一整套圖表——活動圖、序列圖和類圖。這種整體性方法更重視協調整合，而非單獨創建圖表。

雖然AI在生成方面提供了極快的速度，UML圖表但若缺乏一致性，速度反而會導致技術負債。透過理解分離生成的限制，並採用平行建模、專業平台以及語義感知提示等策略，團隊可確保其UML模型成為成功系統開發的可靠且統一的參考依據。