No-Code Interface for Building Web Apps with Language Models
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Interface sem código para criar aplicativos da Web com modelos de linguagem
Primeiro orientador
Membros da banca
Eduardo Magno Lages Figueiredo
João Eduardo Montandon de Araújo Filho
Henrique Santos Camargo Rocha
João Eduardo Montandon de Araújo Filho
Henrique Santos Camargo Rocha
Resumo
Esta dissertação explora a aplicação de Modelos de Linguagem (LLMs) no desenvolvimento de software, com especial ênfase na construção de software de fim a fim usando o modelo GPT4 da OpenAI. Um experimento exploratório foi realizado para avaliar os benefícios da utilização da interface do usuário ChatGPT durante o desenvolvimento de uma aplicação de software. O estudo envolveu três participantes com níveis variados de proficiência, encarregados de desenvolver um aplicativo web baseado exclusivamente em um aplicativo de referência.
O experimento revelou limitações significativas da interface do usuário ChatGPT, particularmente para desenvolvedores com experiência limitada em programação. Ou seja, os resultados indicam que o nível de proficiência do desenvolvedor influenciou significativamente sua capacidade de construir o software. O desenvolvedor novato não conseguiu completar a tarefa com sucesso, enquanto o desenvolvedor mais experiente produziu código de maior qualidade em comparação com os outros participantes. Para enfrentar os desafios encontrados pelos desenvolvedores novatos, uma ferramenta chamada NoCodeGPT foi desenvolvida. Esta ferramenta encapsula o conhecimento sobre tecnologia, ambientes de desenvolvimento e organização de arquivos, isto é, aspectos nos quais os desenvolvedores novatos encontraram maiores dificuldades no nosso estudo exploratório. Assim, o NoCodeGPT visa simplificar o processo de construção de software, permitindo que desenvolvedores novatos criem software fim a fim sem intervenção humana na geração do código da aplicação web. Para avaliar a eficácia do NoCodeGPT, foram realizados dois experimentos com 14 desenvolvedores iniciantes, demonstrando uma taxa de sucesso superior a 60\% na construção de dois pequenos sistemas web. Isso indica que NoCodeGPT ajudou a reduzir as limitações enfrentadas pelos desenvolvedores menos experientes, aumentando sua capacidade de criar um aplicativo web mesmo sem conhecimento prévio de programação. O estudo destaca o potencial das ferramentas que utilizam LLMs para democratizar o desenvolvimento de software e melhorar os resultados para desenvolvedores com diferentes níveis de experiência.
Abstract
This dissertation explores the application of Language Models (LLMs) in software development, with special emphasis on constructing end-to-end software supported by Language Models such as GPT4. An exploratory experiment was conducted to evaluate the benefits of using the ChatGPT user interface during software application development. The study involved three participants with varying levels of proficiency, who were responsible for developing a web application based exclusively on a reference application. The experiment revealed significant limitations of the ChatGPT user interface, particularly for developers with limited programming experience. The results indicate that the developer’s level of proficiency significantly influenced his ability to build software. The novice developer failed to complete the task successfully, while the more experienced developer produced higher-quality code than the other participants. To address the challenges faced by novice developers, a tool called NoCodeGPT was proposed. This tool encapsulates knowledge about technology, development environments, and file organization where novice developers encountered the most difficulties during the construction process. The tool aims to simplify the software-building process, allowing novice developers to create end-to-end software without human intervention in generating web application code. Two experiments were conducted with 14 beginning developers to evaluate the effectiveness of NoCodeGPT. The results demonstrated a success rate of more than 60\% in end-to-end software construction. This indicates that NoCodeGPT has helped reduce the limitations faced by less experienced developers, increasing their ability to create a web application even without prior programming knowledge. The study highlights the potential of tools that use LLMs to democratize software development and improve results for developers with different levels of experience.
Assunto
Computação – Teses, Engenharia de software – desenvolvimento – Teses, Linguagens de programação (Computadores) – Teses, Inteligência artificial – Teses
Palavras-chave
Science computer, Software engineering, Construction software, Large language, Model, ChatGPT