Генерация конвейеров Java Stream API: сравнение специализированного алгоритма и трех больших языковых моделей

Аннотация

Автоматизация проектирования, тестирования и документирования программных конвейеров актуальна для задач программной инженерии и ускорения разработки программного обеспечения. Разработан метод генерации конвейеров. Метод состоит из алгоритмов поиска конвейера, генерации программы, теста и документации. Алгоритм поиска конвейера разработан на основе модифицированного алгоритма поиска в глубину и находит конвейеры минимальной длины. Модификация состояла в итеративном ограничении глубины поиска. Алгоритм поиска конвейера функций преобразований целочисленных массивов  Java Stream API сравнивался с большими языковыми моделями (БЯМ) Qwen2.5-Max, DeepSeek и OpenAI ChatGPT4o. План исследования включал формирование множества функций , генерацию тестовых наборов, применение разработанного алгоритма поиска конвейеров и больших языковых моделей к тестовым наборам. Большие языковые модели находили конвейер без указания и с указанием функций множества . Разработанный алгоритм, несмотря на большее время работы при длине конвейера , имеет более высокую точность, чем большие языковые модели без и с указанием функций множества . Средняя длина конвейера, найденного алгоритмом короче, чем у больших языковых моделей без указания функций множества  на не менее 12% и чем у больших языковых моделей с указанием функций множества  на не менее 7%. Эти результаты подтверждают работоспособность разработанного метода для автоматизации программирования конвейеров. Дальнейшие исследования метода генерации конвейеров состоят в его ускорении за счет разработки его многопоточной версии и использования алгоритмов поиска ассоциативных правил.