基于需求知识工程建设的增强大语言模型赋能需求提效

王一 中兴通讯基于需求知识工程建设的增强大语言模型赋能需求提效目 录CONTENTS1.背景&痛点2.解决思路&整体方案3.具体实现4.总结与展望背景&痛点PART 01背景5分4分3分2分1分频度每天每天~每半周每半周~每周每周~每双周>双周参与⼈数(占⽐)>30%>20%>10%>5%<5%程度(活动耗时)>120Min>60Min>30Min>10Min<10Min能耗评估人数频度程度本活动是否频繁发生本活动涉及到的人数规模本活动所耗时长需求分析基于能耗模型，进行量化评估总能耗=频度*（人数+程度）设计开发DevSecOps测试运维背景活动任务步骤涉及⻆⾊频度⼈数程度总能耗=⾼频*（⼈数+程度）痛点问题需求分析原始需求澄清需求获取SE/型号负责人53330※需求准入检查SE/BA/PO44536需求描述/背景/目的完整度低，沟通和检查成本高，反复沟通带来浪费市场需求分析特性分析SE/BA43330※需求实例化分析BA/DEV/TSE45540需求吞吐量增长17%，BA人员基本不变，分析产能与逐年增长的需求存在GAP，存量知识继承运用不足，依赖BA的经验和能力安全分析BA/安全经理42320影响分析BA/PO43324需求评审※需求评审BA/DEV/TSE45332评审依赖经验，评审标准难统一，需求分析场景遗漏故障占比7.1%（目标5%）TOP能耗活动：需求准入检查、需求实例化分析，需求评审工作量较大痛点因家端产品定制需求多，需求实例化分析工作量大，需求来源零散增加了分析难度，同时相似需求占比高，实例化内容无法直接复用，重复进行实例化造成研发人力浪费需求现状需求分析⼯作量⼤需求分析难度⼤重复分析造成浪费解决思路&整体方案PART 02解决思路：构建基于知识工程的AI应用，覆盖需求高能耗活动，设计原子应用编排，模拟BA工作嵌入研发流程，实现大模型需求分析提效需求预分析需求实例化需求活动找用户需求评审定系统画场景问目的需求准入检查需求评审需求AI应用基于准入规范，自动检查需求描述和验收准则PE历史相似需求的需求实例化内容（定系统、找用户、问目的、画场景、列功能）和特性的应用场景做检索增强生成PE+知识工程构建历史故障知识库，自动评审需求分析缺陷PE+知识工程痛点问题需求描述和验收准则规范性问题靠人工检查，比较耗时和存在遗漏分析产能与逐年增长的需求存在GAP存量知识继承运用不足，依赖BA的经验和能力需求分析缺陷偏高，需求评审依赖经验，易遗漏列功能AI需求实例化生成子场景AI需求准入检查AI需求评审AI需求实例化生成AI需求实例化评审确认确认确认实例化知识库故障复盘知识库准入规范AI需求准入检查需求输入分析输出知识飞轮知识飞轮l通过BA确认准入检查的可采纳情况，调整准入规范，更新PEl通过铁三角判断内容生成的质量，调整实例化内容，语料清洗，补充实例化知识库l需求故障复盘，通过BA输出原因分析和复盘举措，更新到故障复盘知识库故障复盘知识飞轮整体方案：基于需求域端到端的知识工程建设，实现AI辅助需求分析提效需求获取需求分析沉淀到需求体系化þ 应用触点þ 知识库建设þ 度量大模型þ 提示词自动回填iCente页面存量需求体系文本提取向量化向量库语料库生成向量语义相关性比较相似需求通用提示词模板区域化提示词模板文本拼接星云研发大模型Query覆盖率采纳率需求描述þ 语料清洗þ RGA增强检索Answerþ 评估语料评估召回评估模型评估应用评估端到端知识工程建设需求实例化内容有效生成语料清洗提示词知识库搭建RAG应用编排自动化应用触点无侵入式度量自动化评估集星云电信大模型整体方案：需求知识工程的底座-需求体系化需求树场景树特性树组件树• XXX场景 原始需求 需求分析 子场景1..N 要素+因子表达 需求索引 特性索引 用例设计（UST）•XXX市场需求 需求描述 实例化分析 设计方案（业务架构） 特性索引 用例设计（TCO，要素差分）• XXX特性 特性描述 特性配置 实现原理和业务流程 1）实现原理 2）业务流程 3）特性拆分 特性设计（应用架构+IT） 组件索引 用例设计（TCO，ST）• XXX组件 组件说明 方案设计（应用架构） 组件接口（CT） 功能点描述 功能点1..N 功能测试点 子组件关联（应用架构） 用例设计（FT）基于要素库做差分波及需求方案（业务架构）特性设计（应用架构）代码库用例库业务架构整体方案：需求知识工程的底座-需求体系化到需求知识图谱具体实现PART 03重点实践：AI需求实例化内容生成-背景导入五步法为什么采用五步法？统一、简洁、好推广。重点实践：AI需求实例化内容生成知识库需求体系化内容需求QA对需求域知识图谱• 产品信息• 需求的描述&背景• 实例化内容生成规则ü 自然语言处理和理解：意图识别、内容生成ü 领域通识：电信领域基础知识ü 语言风格一致性：文本表达的语法准确一致ü 理解需求实例化方法（五步法）ü 理解需求描述和背景ü 了解系统现状和产品用户ü 熟悉需求树内容及需求相似性ü 熟悉特性树内容ü 熟悉需求和特性的关系ü 熟悉组件树内容ü 熟悉需求和组件功能点的关系研发活动流程市场需求输入关键能力模型能力关键技术定系统、问目的、找用户画场景列功能人工修正铁三角评审实例化规则理解能力需求体系化内容掌握能力产品信息掌握能力产品需求理解能力提示词大模型需求知识图谱特性QA对实例化正反例评测集预训练精调第一阶段第二阶段第三阶段①我们需求大模型做什么②大模型能为我们做什么③大模型需要我们做什么④我们能为大模型做什么基于DN Studio平台的提示词管理，同一应用可配置多个项目的提示词语料清洗提示词知识库搭建RAG应用编排自动化应用触点无侵入式度量自动化评估集为支撑不同项目的诉求，当前提示词可支持项目限定信息、AI输出内容、AI输出格式的配置语料清洗提示词知识库搭建RAG应用编排自动化应用触点无侵入式度量自动化评估集配置说明配置效果示例项⽬限定信息不同项⽬的问⽬的、找⽤户等范围不同，如：家端产品需要通过增加限定词来提⾼AI⽣成可靠性Before：⽣成不具体After：与业务强相关AI输出内容不同项⽬要求输出的内容不同，如 ①OTN项⽬需要输出兼容性场景 ②PONG项⽬要求输出RAG相似需求推荐列表AI输出格式不同场景下AI⽣成的内容格式不同，如 ①⾃动化⽣成和评估时，需要⽣成JSON格式，便于⽣成结果解析 ②⼈⼯触发AI应⽤时，需要⽣成MarkDown格式，便于查看开发自定义清洗算子，把需求节点上的历史需求处理成格式化的需求语料，适配多种任务场景语料清洗提示词知识库搭建RAG应用编排自动化应用触点无侵入式度量自动化评估集开发通用和定制清洗算子适配于需求节点所有页面语料清洗提示词知识库搭建RAG应用编排自动化应用触点无侵入式度量自动化评估集历史需求节点转为需求QA对支撑知识库建设语料清洗提示词知