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統一建模語言（UML）作為軟體工程的建築藍圖，利用一組特定的視圖從不同角度描述系統。UML的核心原則是單一圖表並非孤立運作相反，它們是更大拼圖中相互關聯的部分。然而，通用大型語言模型（LLM）的興起帶來了一個微妙的挑戰：當圖表透過獨立且分離的提示生成時，結果往往是一組碎片化的圖像，而非一個統一的系統模型。
當開發人員依賴標準LLM生成UML成果時，經常會遇到語義一致性的崩潰。與專用建模工具不同，通用LLM通常缺乏持久的模型資料庫。它們以孤立的方式處理請求，意味著在一次對話回合中生成的圖表，並不知道前一回合所建立的結構定義。
這種無狀態性導致系統的靜態結構（例如類圖）與其描述的行為（例如序列圖）之間產生分歧。要使系統模型有效，序列圖中調用的操作必須在類定義中理論上存在。若缺乏自動交叉引用，AI工具經常會虛構出衝突的細節，使模型無法可靠地用於實際開發。
當AI在缺乏共享基礎模型的情況下生成圖表時，通常會出現多種錯誤類型。這些差異使得無法將輸出結果作為編碼或文件編寫的可靠來源。
| 差異類型 | 描述 | 範例情境 |
|---|---|---|
| 操作不匹配 | AI在不同視圖中為同一功能創造不同的名稱。 | 類圖定義了checkout()，但序列圖使用placeOrder()來表示同一事件。 |
| 孤兒元素 | 元件在一個視圖中出現，但在另一個視圖中消失且無解釋。 | 一個Cart類在結構視圖中存在，但在行為流程中完全被省略。 |
| 衝突的約束 | 靜態視圖中定義的規則與動態視圖中顯示的互動相互矛盾。 | 類圖強制執行一對多關係，而序列圖則暗示一對一互動。 |
為了降低碎片化的風險並確保整體系統模型的一致性，開發人員和分析師應採用特定的工作流程和工具。以下是五種經過驗證的策略，用以維持一致性。
最有效的解決方案是遠離基於文字的一般性大型語言模型，轉而採用專為AI建模設計的工具。這些平台維持一個單一的中央模型資料庫。當某個元件在一個視圖中建立時，它會被儲存在資料庫中，並在所有其他圖表之間共享，確保自動同步。
透過並行而非順序地建立模型，將您的工作流程與敏捷實踐保持一致。例如，在繪製動態視圖（如序列圖）後，立即切換到對應的靜態視圖（類圖）以驗證一致性。這種快速的上下文切換有助於早期發現差異。
如果您必須使用一般性大型語言模型，則必須手動強制保持一致性。這包括仔細地將元件定義（如特定的類名、屬性類型和方法簽名）複製並貼入每個新的提示中。雖然容易出錯，但這種上下文注入有助於讓AI的新輸出與先前的工作保持一致。
使用具備將一種圖表類型轉換為另一種。例如，直接從結構化的用例生成序列圖，可確保第一步中定義的參與者和系統邊界嚴格地被第二步繼承，從而消除產生虛構元件的可能。
專注於支援增量更新的AI功能。先進的工具允許採用「AI聊天機器人」式的建模方法，當請求新增一個需求時，會同時觸發整個圖表套件（活動圖、序列圖和類圖）的更新。這種整體性方法更重視協調整合，而非單一元件的獨立創建。
雖然AI在生成視覺資產方面提供了極快的速度，但軟體架構的完整性依賴於這些資產之間的連結。透過優先考慮協調整合並使用尊重UML相互關聯性的工具，團隊可以將碎片化的AI輸出轉化為可靠且專業級的系統藍圖。