A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rosa, Glauber de Souza
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/273014
Resumo: Com o avanço constante da tecnologia e a contínua transformação digital, a inteligência artificial tem se tornado cada vez mais presente em diversos aspectos de nossas vidas. O ChatGPT é baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer), e é um exemplo de sistema que pode ser treinado em uma variedade de tópicos e áreas de conhecimento, o que permite que ele gere respostas precisas e úteis em uma variedade de situações. Este trabalho visa investigar como integrar o ChatGPT (e como usá-lo de maneira mais eficaz) à uma suíte de ferramentas de análise de código que usa métricas e indicadores sobre code smells e qualidade de código – a DR-Tools Suite. O objetivo é que tal integração produza orientações para o engenheiro de software em relação à qualidade do código ou até mesmo algum nível de automação em apoio a seu trabalho de refatoração. O trabalho resume as características principais das tecnologias envolvidas, desenvolve a engenharia de prompt para o trabalho, apresenta a abordagem de integração e alguns exemplos de uso, e finalmente discute os resultados obtidos. Por fim, apresenta melhores práticas para a engenharia de prompt, avalia os potenciais das tecnologias e o propõe potenciais avanços em futuras pesquisas.
id UFRGS-2_cc5a55417ed513371a1c52e1c1542284
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/273014
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Rosa, Glauber de SouzaPimenta, Marcelo SoaresLacerda, Guilherme Silva de2024-03-07T05:02:31Z2024http://hdl.handle.net/10183/273014001197802Com o avanço constante da tecnologia e a contínua transformação digital, a inteligência artificial tem se tornado cada vez mais presente em diversos aspectos de nossas vidas. O ChatGPT é baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer), e é um exemplo de sistema que pode ser treinado em uma variedade de tópicos e áreas de conhecimento, o que permite que ele gere respostas precisas e úteis em uma variedade de situações. Este trabalho visa investigar como integrar o ChatGPT (e como usá-lo de maneira mais eficaz) à uma suíte de ferramentas de análise de código que usa métricas e indicadores sobre code smells e qualidade de código – a DR-Tools Suite. O objetivo é que tal integração produza orientações para o engenheiro de software em relação à qualidade do código ou até mesmo algum nível de automação em apoio a seu trabalho de refatoração. O trabalho resume as características principais das tecnologias envolvidas, desenvolve a engenharia de prompt para o trabalho, apresenta a abordagem de integração e alguns exemplos de uso, e finalmente discute os resultados obtidos. Por fim, apresenta melhores práticas para a engenharia de prompt, avalia os potenciais das tecnologias e o propõe potenciais avanços em futuras pesquisas.With constant innovation in technology and continuous digital transformation, Artificial Intelligence is becoming more present in different aspects of our lives. The ChatGPT is based on the GPT (Generative Pre-trained Transformer) architecture and is a good example of a system that can be trained in a variety of topics and knowledge areas, what allows it to generate precise and useful answers on multiple situations. This project aims to investigate how to integrate ChatGPT (and how to use it in the most effective way) into a code analyzer and smells detection tool suite – the DR-Tools Suite. The intention is that this integration provides guidance to the software engineer in relation to the code quality and even some automation to his/her refactoring job. This work summarizes the characteristics of the main technologies involved, presents the integration approach and some use cases, and finally discusses the results achieved. It concludes by presenting best practices for prompt engineering, evaluating the potential of the technologies, and proposing potential future research.application/pdfengEngenharia de softwareInteligência artificialChatGPTInteração homem-computadorRefactoringLarge language model (LLM)A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation toolEstudo sobre engenharia de prompt para dados de engenharia de software : integração do ChatGPT com uma ferramenta de geração de métricas de engenharia de softwareinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPorto Alegre, BR-RS2024Ciência da Computação: Ênfase em Engenharia da Computação: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001197802.pdf.txt001197802.pdf.txtExtracted Texttext/plain523738http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/273014/2/001197802.pdf.txte06c4b07c4987ed02b7c312fa2f26553MD52ORIGINAL001197802.pdfTexto completo (inglês)application/pdf9272196http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/273014/1/001197802.pdf86a8e03d78e135f4acabbeb471dde83dMD5110183/2730142024-03-08 05:01:16.313393oai:www.lume.ufrgs.br:10183/273014Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2024-03-08T08:01:16Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool
dc.title.alternative.pt.fl_str_mv Estudo sobre engenharia de prompt para dados de engenharia de software : integração do ChatGPT com uma ferramenta de geração de métricas de engenharia de software
title A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool
spellingShingle A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool
Rosa, Glauber de Souza
Engenharia de software
Inteligência artificial
ChatGPT
Interação homem-computador
Refactoring
Large language model (LLM)
title_short A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool
title_full A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool
title_fullStr A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool
title_full_unstemmed A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool
title_sort A study on prompt engineering for software engineering data : ChatGPT integration into software engineering metric generation tool
author Rosa, Glauber de Souza
author_facet Rosa, Glauber de Souza
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Rosa, Glauber de Souza
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Pimenta, Marcelo Soares
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Lacerda, Guilherme Silva de
contributor_str_mv Pimenta, Marcelo Soares
Lacerda, Guilherme Silva de
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia de software
Inteligência artificial
ChatGPT
Interação homem-computador
topic Engenharia de software
Inteligência artificial
ChatGPT
Interação homem-computador
Refactoring
Large language model (LLM)
dc.subject.eng.fl_str_mv Refactoring
Large language model (LLM)
description Com o avanço constante da tecnologia e a contínua transformação digital, a inteligência artificial tem se tornado cada vez mais presente em diversos aspectos de nossas vidas. O ChatGPT é baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer), e é um exemplo de sistema que pode ser treinado em uma variedade de tópicos e áreas de conhecimento, o que permite que ele gere respostas precisas e úteis em uma variedade de situações. Este trabalho visa investigar como integrar o ChatGPT (e como usá-lo de maneira mais eficaz) à uma suíte de ferramentas de análise de código que usa métricas e indicadores sobre code smells e qualidade de código – a DR-Tools Suite. O objetivo é que tal integração produza orientações para o engenheiro de software em relação à qualidade do código ou até mesmo algum nível de automação em apoio a seu trabalho de refatoração. O trabalho resume as características principais das tecnologias envolvidas, desenvolve a engenharia de prompt para o trabalho, apresenta a abordagem de integração e alguns exemplos de uso, e finalmente discute os resultados obtidos. Por fim, apresenta melhores práticas para a engenharia de prompt, avalia os potenciais das tecnologias e o propõe potenciais avanços em futuras pesquisas.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-03-07T05:02:31Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2024
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/273014
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001197802
url http://hdl.handle.net/10183/273014
identifier_str_mv 001197802
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/273014/2/001197802.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/273014/1/001197802.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv e06c4b07c4987ed02b7c312fa2f26553
86a8e03d78e135f4acabbeb471dde83d
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1815447360432504832