Детальная информация

Объект исследования — процессы предпроектного анализа, декомпозиции требований и первичной технико-экономической оценки ИТ-проектов . Предмет исследования — методы, алгоритмы и программные средства автоматизации извлечения функциональных требований, генерации сценариев использования и расчета трудозатрат на основе больших языковых моделей и формальных метрик. Цель работы — сокращение временных затрат на начальных фазах жизненного цикла ПО и повышение точности планирования за счет создания интеллектуального конвейера, трансформирующего неструктурированное текстовое описание идеи в регламентированный технико-экономический отчет. Методологическую основу составили стандарт ISO/IEC 19505-2, методология PMBOK, математическая методика Use Case Points (UCP) Густава Карнера и Function Points (FP). В работе выполнен сравнительный анализ ИИ-инструментов, формализованы функциональные и нефункциональные требования, спроектирована конвейерная архитектура, реализована реляционная схема базы данных, разработан и протестирован программный прототип . Разработанная система построена на базе веб-фреймворков Streamlit и FastAPI с интеграцией локальных (через Ollama) и облачных языковых моделей . Тестирование прототипа подтвердило достижение заданных метрик эффективности: сокращение времени формирования проектного черновика более чем на 30%. Область применения результатов — автоматизация работы системных аналитиков, ИТ-архитекторов и менеджеров проектов в малых и средних ИТ-компаниях . При выполнении работы использовались следующие информационные технологии и программные средства: язык программирования Python 3.11, веб-фреймворки FastAPI и Streamlit, ORM-библиотека SQLAlchemy, инструмент генерации документов ReportLab, а также среда контейнеризации Docker и Docker Compose. Интеграция с большими языковыми моделями реализована посредством OpenAI API и локального инференса Ollama (модели LLaMA-3 и Mistral).

The object of research is the pre-project analysis, requirements decomposition, and initial technical and economic evaluation of IT projects . The subject of research is methods, algorithms, and software tools for automated extraction of functional entities, generation of use cases, and effort estimation based on large language models and formal metrics . The goal of the work is to reduce time expenditures at the initial phases of the software life cycle and increase planning accuracy by creating an intelligent pipeline that transforms unstructured textual descriptions into a regulated feasibility report . The methodological basis comprises the ISO/IEC 19505-2 standard, PMBOK methodology, Gustav Karners Use Case Points (UCP) mathematical model, and Function Points (FP) .The work conducts a comparative analysis of existing AI tools, formalizes functional and non-functional requirements, designs a pipeline architecture (Pipes and Filters) with an isolated fallback module based on regular expressions, implements a relational database schema, and develops and tests a software prototype . The developed system is built on the Streamlit and FastAPI web frameworks with the integration of local (via Ollama) and cloud-based language models . Testing of the prototype confirmed the achievement of specified efficiency metrics: reducing the time required to form a project draft by more than 70% while maintaining estimation accuracy within (pm 25%) of the expert benchmark. The results are applicable to automating the work of systems analysts, IT architects, and project managers in small and medium-sized IT companies . The following information technologies and software tools were used in the work: the Python 3.11 programming language, the FastAPI and Streamlit web frameworks, the SQLAlchemy ORM library, the ReportLab document generation tool, as well as the Docker and Docker Compose containerization environment. Integration with large language models was implemented via the OpenAI API and local Ollama inference (LLaMA-3 and Mistral models).