Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі
The article presents a framework for transforming requirement artifacts in Agile development environments into a structured knowledge base using large language models (LLMs) and graph-based methods. The study focuses on addressing key limitations of contemporary requirements engineering, including t...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
2025
|
| Онлайн доступ: | http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/332139 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
Репозитарії
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences| id |
mcmtechkpnueduua-article-332139 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-07-29T19:23:08Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| format |
Article |
| author |
Крук, Роман Жуковська, Наталія |
| spellingShingle |
Крук, Роман Жуковська, Наталія Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі |
| author_facet |
Крук, Роман Жуковська, Наталія |
| author_sort |
Крук, Роман |
| title |
Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі |
| title_short |
Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі |
| title_full |
Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі |
| title_fullStr |
Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі |
| title_full_unstemmed |
Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі |
| title_sort |
застосунок-посередник для трансформації вимог до пз atlassian jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі |
| title_alt |
Five-Step Semantic Analysis Middleware for Atlassian Jira Software Requirements Transformation Using Generative Large Language Model |
| description |
The article presents a framework for transforming requirement artifacts in Agile development environments into a structured knowledge base using large language models (LLMs) and graph-based methods. The study focuses on addressing key limitations of contemporary requirements engineering, including tool fragmentation, weak traceability, and insufficient adaptability to semi-structured data. The proposed system operates as an intermediary layer between Atlassian Jira and a graph-based knowledge repository, implementing a five-step methodology: requirement clustering, test linkage, dependency identification, deduplication, and historical reconstruction. The core component is the LLM, which the system interacts with via a JSON-oriented protocol that includes instructions for data interpretation, the expected structure of the response, and permitted actions (e.g., creation, updating, traceability). The modular system architecture includes a user interaction layer, an orchestration agent, a semantic core, a graph database (Neo4j), and an access control subsystem. Both the theoretical and experimental phases of the study were carried out with the support of SoftServe Inc. As part of the experimental deployment, the system processed over 18,000 Jira issues. Pilot testing demonstrated high response accuracy (90.4%) and the potential for significant time savings for analysts and testers. The system also proved capable of reconstructing historical requirement states, detecting duplicates, and identifying logical inconsistencies in dependencies – features particularly valuable for complex products with multi-layered structures. However, the system remains at the prototype stage and has a number of limitations, including dependency on the quality of prompt formulation, challenges in interpreting LLM decisions, and the need for carefully configured secure data access. The results should be considered preliminary; further testing across different projects, domains, and larger query volumes is needed to assess the scalability, robustness, and practical applicability of the proposed approach. |
| publisher |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University |
| publishDate |
2025 |
| url |
http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/332139 |
| work_keys_str_mv |
AT krukroman fivestepsemanticanalysismiddlewareforatlassianjirasoftwarerequirementstransformationusinggenerativelargelanguagemodel AT žukovsʹkanatalíâ fivestepsemanticanalysismiddlewareforatlassianjirasoftwarerequirementstransformationusinggenerativelargelanguagemodel AT krukroman zastosunokposerednikdlâtransformacíívimogdopzatlassianjirapâtikrokovimsemantičnimanalízomgenerativnoívelikoímovnoímodelí AT žukovsʹkanatalíâ zastosunokposerednikdlâtransformacíívimogdopzatlassianjirapâtikrokovimsemantičnimanalízomgenerativnoívelikoímovnoímodelí |
| first_indexed |
2025-09-17T09:25:52Z |
| last_indexed |
2025-09-17T09:25:52Z |
| _version_ |
1850409865578545152 |
| spelling |
mcmtechkpnueduua-article-3321392025-07-29T19:23:08Z Five-Step Semantic Analysis Middleware for Atlassian Jira Software Requirements Transformation Using Generative Large Language Model Застосунок-посередник для трансформації вимог до ПЗ Atlassian Jira п’ятикроковим семантичним аналізом генеративної великої мовної моделі Крук, Роман Жуковська, Наталія The article presents a framework for transforming requirement artifacts in Agile development environments into a structured knowledge base using large language models (LLMs) and graph-based methods. The study focuses on addressing key limitations of contemporary requirements engineering, including tool fragmentation, weak traceability, and insufficient adaptability to semi-structured data. The proposed system operates as an intermediary layer between Atlassian Jira and a graph-based knowledge repository, implementing a five-step methodology: requirement clustering, test linkage, dependency identification, deduplication, and historical reconstruction. The core component is the LLM, which the system interacts with via a JSON-oriented protocol that includes instructions for data interpretation, the expected structure of the response, and permitted actions (e.g., creation, updating, traceability). The modular system architecture includes a user interaction layer, an orchestration agent, a semantic core, a graph database (Neo4j), and an access control subsystem. Both the theoretical and experimental phases of the study were carried out with the support of SoftServe Inc. As part of the experimental deployment, the system processed over 18,000 Jira issues. Pilot testing demonstrated high response accuracy (90.4%) and the potential for significant time savings for analysts and testers. The system also proved capable of reconstructing historical requirement states, detecting duplicates, and identifying logical inconsistencies in dependencies – features particularly valuable for complex products with multi-layered structures. However, the system remains at the prototype stage and has a number of limitations, including dependency on the quality of prompt formulation, challenges in interpreting LLM decisions, and the need for carefully configured secure data access. The results should be considered preliminary; further testing across different projects, domains, and larger query volumes is needed to assess the scalability, robustness, and practical applicability of the proposed approach. У статті представлено фреймворк для трансформації артефактів вимог у середовищі Agile-розробки в структуровану базу знань із використанням великих мовних моделей (LLM) та графових методів. Дослідження зосереджене на усуненні критичних обмежень сучасної інженерії вимог, зокрема фрагментованості інструментів, слабкої трасованості та недостатньої адаптивності до напівструктурованих даних. Запропонована система функціонує як проміжна ланка між Atlassian Jira та графовою базою знань, реалізуючи п’ятиетапну методику: кластеризацію вимог, прив’язку тестів, визначення залежностей, дедуплікацію та історичну реконструкцію. Основним компонентом виступає LLM, з якою система взаємодіє через JSON-орієнтований протокол, що включає інструкції з інтерпретації даних, очікувану структуру відповіді та дозволені дії (створення, оновлення, трасування тощо). Модульна система архітектури включає рівень користувацької взаємодії, агент-оркестратор, семантичне ядро, графову базу даних (Neo4j) та підсистему контролю доступу. Теоретична та експериментальна частини дослідження проведені за підтримки компанії SoftServe Inc. У межах експериментального запуску системи було оброблено понад 18 тисяч Jira-задач. Пілотне тестування засвідчило високу точність відповідей системи (90,4%) та потенціал значної економії часу для аналітиків і тестувальників. Було продемонстровано можливість реконструкції історичного стану вимог, виявлення повторів і порушень логіки залежностей, що особливо актуально для складних продуктів із багаторівневою структурою. Втім, система перебуває на стадії прототипу й має низку обмежень: зокрема, залежність від якості формулювання prompt-запитів (інструкцій), складність інтерпретації рішень LLM та потребу в ретельному налаштуванні безпечного доступу до даних. Отримані результати слід вважати попередніми; для перевірки масштабованості, стабільності та практичної доцільності підходу необхідне подальше тестування у різних проєктах, доменах та з більшим обсягом запитів. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2025-06-09 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/332139 10.32626/2308-5916.2025-27.40-57 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2025: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 27; 40-57 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2025: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 27; 40-57 2308-5916 10.32626/2308-5916.2025-27 uk http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/332139/325211 Авторське право (c) 2025 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |