Large language models in software architecture
a case study of an intelligent tutoring system
DOI:
https://doi.org/10.47385/cadunifoa.v21.n56.6489Keywords:
large-scale language models, software architecture, prompt engineeringAbstract
Software architecture is a crucial activity in systems development, defining the structure and qualities that directly impact project success. In this context, Large-Scale Language Models (LLMs) emerge with significant potential to assist and optimize various architectural tasks. This work investigated the potential and limitations of LLMs in supporting software architecture activities. The methodology includes a literature review of software architecture fundamentals, LLMs in software engineering, and prompt engineering, culminating in a guideline for using LLMs in software architecture tasks. Practical experiments were conducted, simulating tasks such as architecture proposal and evaluation, solution comparison, and generation of architecture documentation, focusing on the application of prompt engineering strategies. The results revealed the ability of LLMs to understand complex requirements and generate structured proposals, as well as standardized artifacts. However, they also highlighted limitations such as generalization into specific details, restricted context interpretations, and syntax errors, reinforcing the need for human supervision and refined prompts. The study concludes that collaboration between humans and LLM, in which AI acts as an intelligent co-agent and the human architect retains critical judgment, is the most promising approach to leverage the power of these technologies, despite inherent limitations.
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