Die HTWK-Forschungsgruppe Web & Software Engineering hat bei der International Conference on WWW/Internet in Zagreb die beste Publikation eingereicht
Die Forschungsgruppe Web & Software Engineering (WSE) unter der Leitung von Prof. Dr. Andreas Both an der HTWK Leipzig freut sich über eine herausragende Anerkennung: Die Publikation „Towards LLM-generated Explanations for Component-based Knowledge Graph Question Answering Systems“ wurde auf der 23. International Conference on WWW/Internet (ICWI) in Zagreb (Kroatien) im Oktober 2024 mit dem Outstanding Paper Award ausgezeichnet.
Ein besonderer Grund zur Freude: Dennis Schiese, zu dieser Zeit Bachelor-Student der Informatik an der HTWK Leipzig, war Erstautor dieser preisgekrönten Arbeit. Schiese führte sein Pflichtpraktikum und die Bachelorarbeit in der Forschungsgruppe WSE durch und arbeitete in der Überbrückungszeit vor dem Beginn seines Masterstudiums ebendort. In dieser Zeit wurde durch intensive Zusammenarbeit die Grundlage für diese herausragende Publikation gelegt. Sein Engagement zeigt eindrucksvoll, welche Potenziale die Einbindung und Förderung von Studierenden in Forschungsprojekte entfalten kann.
Fokus der Forschung: Effiziente Softwareentwicklung mit KI-Methoden
Die Publikation ist Teil eines langfristigen Forschungsziels der WSE-Gruppe, das darauf abzielt, Softwareentwicklungsprozesse durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zu vereinfachen und effizienter zu gestalten. Ein zentraler Aspekt dieser Agenda ist die Fehlersuche („Debugging“), die häufig als einer der größten Kostenfaktoren in der Softwareentwicklung gilt.
In der prämierten Arbeit wurde eine innovative Methode entwickelt, die es ermöglicht, während der Laufzeit einer Anwendung alle Funktionsaufrufe und Methodenaufrufe detailliert zu verfolgen. Diese datenflussbasierten Ablaufspuren („Traces“) werden anschließend mithilfe von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) in natürlich-sprachige Erklärungen umgewandelt. Dadurch entfällt die manuelle Fehlersuche, was den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigt. Diese Methode eröffnet insbesondere für verteilte, komponentenbasierte Systeme neue Möglichkeiten, da sie Entwicklerinnen und Entwicklern erlaubt, effizient zu arbeiten, ohne umfassende Kenntnisse aller potenziell in einem Softwareentwicklungsprojekt eingesetzten Programmiersprachen zu benötigen.
Langfristige Perspektiven
Die Forschung zielt darauf ab, diese Methode weiter auszubauen, um das Debugging auch in hochkomplexen, verteilten Softwaresystemen zu ermöglichen, bei denen keine detaillierten Quellcode-Kenntnisse erforderlich sind. Langfristig soll dies nicht nur die Effizienz in der Softwareentwicklung steigern, sondern auch deren Zugänglichkeit für interdisziplinäre Teams verbessern. Der Fokus liegt dabei auf der praktischen Anwendbarkeit und der kontinuierlichen Evaluation durch Expertinnen und Experten aus der Industrie.
Die Auszeichnung bestätigt den hohen Innovationsgehalt und die Relevanz dieser Forschung. Die WSE-Gruppe wird auch weiterhin gemeinsam mit Studierenden und Forschenden innovative Lösungen entwickeln, die die Zukunft der Softwareentwicklung nachhaltig prägen können.
Referenz
Schiese, D., Perevalov, A., & Both, A. (2024). Towards LLM-generated Explanations for Component-based Knowledge Graph Question Answering Systems. Proceedings of the 23rd International Conference on WWW/Internet (ICWI 2024).