LLMs para Engenharia Dirigida por Modelos: Uma Pesquisa

A Engenharia Dirigida por Modelos (MDE) apoia o desenvolvimento de sistemas complexos e em larga escala por meio de abstração, automação e rastreabilidade. O surgimento dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) renovou o interesse em reformular a MDE, com estudos recentes explorando seu uso em tarefas como geração de modelos, compreensão de modelos, bem como geração de código e testes a partir de modelos. Embora resultados iniciais sugiram aumento de produtividade e redução das barreiras para modelagem, seu impacto geral permanece incerto. Para abordar isso, realizamos uma Revisão Sistemática da Literatura (SLR) e analisamos 228 estudos primários. Examinamos as tarefas de MDE abordadas, como os LLMs foram aproveitados, práticas de avaliação e a disponibilidade de ferramentas e conjuntos de dados. Os resultados indicam uma tendência de pesquisa em rápido crescimento, cobrindo 24 tipos de tarefas de MDE, com geração de modelos como foco dominante. Linguagens Específicas de Domínio (DSL), Linguagem Unificada de Modelagem (UML) e Notação e Modelo de Processo de Negócio (BPMN) são os formalismos mais frequentemente alvo. Modelos da família GPT e prompting zero-shot são os mais comumente usados, com fine-tuning e geração aumentada por recuperação (RAG) como técnicas típicas de aprimoramento. As avaliações enfatizam principalmente a correção, com benchmarking limitado em cenários realistas e materiais de replicação insuficientemente abrangentes.