The rapid progress of AI-powered programming assistants, such as GitHub Copilot, has facilitated the development of software applications. These assistants rely on large language models (LLMs), which are foundation models (FMs) that support a wide range of tasks related to understanding and generating language. LLMs have demonstrated their ability to express UML model specifications using formal languages like the Object Constraint Language (OCL). However, the context size of the prompt is limited by the number of tokens an LLM can process. This limitation becomes significant as the size of UML class models increases. In this study, we introduce PathOCL, a novel path-based prompt augmentation technique designed to facilitate OCL generation. PathOCL addresses the limitations of LLMs, specifically their token processing limit and the challenges posed by large UML class models. PathOCL is based on the concept of chunking, which selectively augments the prompts with a subset of UML classes relevant to the English specification. Our findings demonstrate that PathOCL, compared to augmenting the complete UML class model (UML-Augmentation), generates a higher number of valid and correct OCL constraints using the GPT-4 model. Moreover, the average prompt size crafted using PathOCL significantly decreases when scaling the size of the UML class models.


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统一建模语言(UML,Unified Modeling Language)是由国际软件行业组织 OMG(对象管理集团 omg.org)自 1997 年起研发的用于 IT 各领域建模的一套标准、通用、图形化的面向对象(OO)建模语言,对应的国际标准为 ISO/IEC 19505。UML 具有简单、直观、形象、表达力强等特点,因此不仅常用于复杂软件系统架构的建模和面向对象分析与设计(OOAD),也可用于复杂业务流程及系统需求的建模。UML 当前的最新版本为 v2.5(2015.3)。 UML 起源于 3 位著名的软件工程方法学家 Grady Booch、James Rumbaugh、Ivar Jacobson 融合、统一了他们各自原来的建模语言和方法。
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