Desarrollo de una herramienta para la generación de diagramas de clase y código desde historias de usuario basado en modelos grandes de lenguaje

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dc.contributor.advisorNoël López, René
dc.contributor.authorEspíndola Manríquez, Maximiliano Jesús
dc.coverage.spatialValparaíso
dc.date.accessioned2026-11-04T15:20:52Z
dc.date.available2026-11-04T15:20:52Z
dc.date.issued2025-08
dc.description.abstractEl avance acelerado de la transformación digital ha incrementado la necesidad de desarrollar software de manera más ágil, escalable y adaptable. Sectores como el comercio electrónico, las redes sociales y los servicios digitales dependen cada vez más de capacidades tecnológicas internas robustas para sostener su competitividad. No obstante, muchas organizaciones aún enfrentan serias dificultades para traducir eficazmente los requerimientos expresados en lenguaje natural en artefactos de software funcionales. Entre los principales problemas identificados se encuentran la dependencia de documentación ambigua, la falta de trazabilidad entre los requerimientos y el código final, y la pérdida de tiempo y recursos debido a procesos manuales e ineficientes de análisis de requisitos. Estas limitaciones dificultan la entrega oportuna de productos de software de calidad, especialmente en entornos dinámicos y altamente demandantes. En respuesta a este desafío, este trabajo presenta el diseño y la implementación de una herramienta basada en grandes modelos de lenguaje (LLMs), integrados mediante una arquitectura de generación aumentada por recuperación (RAG). La solución permite transformar automáticamente historias de usuario escritas en lenguaje natural en diagramas de software y, posteriormente, en código funcional. El sistema fue desarrollado con una arquitectura modular y desplegado utilizando tecnologías modernas como FastAPI, LangChain, Docker, FAISS, Chroma y un frontend en React con Vite. La herramienta fue evaluada mediante un conjunto de 10 historias de usuario representativas del dominio del comercio electrónico (eCommerce), empleando tres modelos LLM de última generación: ChatGPT-4o (OpenAI), Gemini 2.0 Flash (Google) y DeepSeek (open source). Los resultados obtenidos se midieron a través de métricas de consistencia, cobertura, errores (bugs), defectos de código (code smells) y tasa de éxito funcional. Adicionalmente, se realizaron entrevistas con desarrolladores de software para evaluar la percepción, aplicabilidad y usabilidad de la herramienta. Los experimentos demostraron que el enfoque propuesto es efectivo para mejorar la trazabilidad, acelerar la generación de artefactos de software y facilitar la comprensión del flujo de desarrollo, tanto en contextos productivos como educativos. Se concluye que esta solución puede contribuir significativamente a cerrar la brecha entre el análisis de requerimientos y la implementación técnica, promoviendo prácticas más eficientes y accesibles en la ingeniería de software.
dc.facultadFacultad de Ingeniería
dc.identifier.urihttps://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/18025
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad de Valparaíso
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Chile (CC BY-NC-SA 3.0 CL)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/cl/
dc.subjectINGENIERIA DE SOFTWARE
dc.subjectMODELOS DE LENGUAJE DE GRAN TAMAÑO
dc.subjectGENERACION AUMENTADA POR RECUPERACION
dc.subjectGENERACION AUTOMATICA DE CODIGO
dc.subjectTRAZABILIDAD DE SOFTWARE
dc.titleDesarrollo de una herramienta para la generación de diagramas de clase y código desde historias de usuario basado en modelos grandes de lenguaje
dc.typeTDPRE
dc.ubicacionValparaíso
uv.catalogadorCOP FACING
uv.departamentoEscuela de Ingeniería Informática
uv.nombre.archivoEspíndola Manríquez, Maximiliano Jesús - Desarrollo de una herramienta para la generación de diagramas de clase y código desde historias de usuario basado en modelos grandes de lenguaje - 2025
uv.notageneralTítulo de Ingeniero Civil Informático.

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Tesis Ingeniería Civil Informática