ReqFusion：跨软件领域自动 PEGS 分析的多提供商框架

需求工程是软件开发过程中至关重要但又是劳动密集型的阶段。本文介绍 ReqFusion：一种 AI 增强型系统，可利用多个 大语言模型 (LLM) 提供商自动提取、分类和分析软件需求。 ReqFusion 的架构集成了 OpenAI GPT、Anthropic Claude 和 Groq 模型，可从学术、工业和投标提案环境中的各种文档格式（PDF、DOCX 和 PPTX）中提取功能和非功能需求。该系统使用与领域无关的提取方法，并按照 Bertrand Meyer 引入的项目、环境、目标和系统 (PEGS) 方法生成需求。主要思想是，由于 PEGS 格式很详细，LLM 拥有更多有关需求的信息和线索，比简单的通用请求产生更好的结果。消融研究证实了这一假设：PEGS 引导的提示的 F1 分数为 0.88，而在相同的多提供商配置下，通用提示的 F1 分数为 0.71。该评估使用 18 个真实文档，通过自动分类生成 226 项需求，其中 54.9% 为功能性需求，45.1% 为非功能性需求，涵盖学术、商业和技术领域。对具有 1,050 个要求的 5 个项目进行的扩展评估表明，与手动方法相比，提取精度显着提高，分析时间缩短了 78%。多提供商架构通过模型共识和回退机制增强了可靠性，而基于 PEGS 的方法则确保全面覆盖所有需求类别。