通用大型語言模型與專業人工智能的對比：為什麼 ChatGPT 在處理 UML 圖表時會遇到困難

在生成式人工智能時代，像 ChatGPT 和 Claude 之類的工具徹底改變了我們處理文字生成和基礎編碼任務的方式。這些通用型大型語言模型（LLM）扮演著「創造性通才」的角色，能夠應對廣泛的問題。然而，當應用於軟體架構這類嚴謹且結構化的領域，特別是 UML（統一建模語言）的生成時，它們的局限性便顯而易見。儘管它們能為 PlantUML 之類的工具生成語法，卻持續在語義準確性方面表現不佳，導致在複雜建模情境中的錯誤率達到15–40%+在複雜建模情境中。

本指南分析了通用 LLM 的特定幻覺模式，並探討為何專業軟體建模需要專用工具。

通用 LLM 的結構性缺陷

核心問題在於訓練方法。通用 LLM 是在互聯網上龐大的、未經篩選的資料集上進行訓練的。這些資料包含數百萬個 UML 使用範例，其中許多彼此矛盾、非正式或已過時。與專門的建模引擎不同，通用 LLM 並未內建對 UML 2.5+、SysML 或 ArchiMate 等正式符號的本質理解。

過度依賴文字預測而非邏輯

由於缺乏正式的規則引擎，通用 LLM 依賴文字預測模式運作。它們透過猜測下一個最可能的詞元來運作，而非遵循資深架構師所遵循的嚴格語義規則。這導致生成的圖表看似語法正確，但仔細檢視後會發現其語義存在缺陷。

常見的 UML 幻覺模式

當被要求生成架構圖時，通用 LLM 常會表現出特定類型的幻覺，可能誤導開發人員與架構師。

• 箭頭類型混淆：其中最危險的錯誤之一是無法區分關係符號。LLM 常在應使用實心箭頭時使用空心箭頭表示繼承，或錯誤地辨識組合與聚合，從根本上改變了相關類別的所有權語義。
• 多重性不一致：資料約束對業務邏輯至關重要。通用模型經常產生錯誤或遺漏的多重性（例如將0..*替換為1..1），若直接實施，可能導致資料庫設計錯誤。
• 虛構的特徵：LLM 常常「創造」非標準或幻覺特徵 不存在於正式 UML 規格內，導致實作時產生混淆。
• 邏輯不一致： 一般模型常會建立 雙向關係 當僅有單向依賴在邏輯上合理時，或完全忽略導航性需求。

「重新生成」困境與上下文漂移

一般 LLM 面臨的重大障礙是缺乏持續的視覺上下文。此限制以多種方式表現，妨礙軟體架構所需的迭代設計流程。

失去版面一致性

每次使用者提出修訂要求——例如「新增 Payment 類別」——一般 LLM 通常重新生成整個程式碼區塊。它不會操作現有的物件模型；而是從頭重新撰寫描述。這導致視覺版面大幅移動，經常「翻轉」先前正確的關係，迫使使用者重新驗證整個圖表。

修訂失敗

隨著對話上下文不斷延長，一般 LLM 容易遺忘先前的限制。它可能誤解增量指令，當要求關聯時卻加入聚合，或回退至先前的錯誤狀態。此外，由於這些 LLM 輸出需外部渲染器處理的基於文字的程式碼，AI 永遠無法「看見」自己所產生的視覺重疊或雜亂版面。

對比：創意通才 vs. 專業建築師

可靠性上的差異，最佳的說明方式是將一般 LLM 的「初稿品質」與專業 AI 模型工具進行對比。

為何通用模型中的意圖識別會失敗

通用大型語言模型在簡單系統（例如基本的「購物車」示範）上表現出色。然而，它們在以下情況下的準確性會大幅下降：企業級模式或混合符號，例如將 UML 與 C4 模型結合使用。它們經常忽略反向關係或無法根據業界最佳實踐提出結構上的改進建議。

如何透過 Visual Paradigm AI 提升架構建模

Visual Paradigm AI透過超越簡單的文字預測，並整合深度的領域專用訓練，解決這些缺點。作為一名「專業架構師」，VP AI 確保所生成的圖表不僅是繪圖，更是語義準確的模型。

原生標準合規

與通用大型語言模型不同，Visual Paradigm AI建立在正式建模標準的基礎之上。自動強制執行 UML 2.5+ 的規則，確保從一開始就正確應用箭頭類型、多重性與特殊符號。這將錯誤率降低至 10% 以下，為工程團隊提供可靠的基礎。

上下文感知優化

其中最強大的功能之一是Visual Paradigm AI它能夠處理增量更新而不會失去上下文。當您要求 VP AI「新增使用者驗證模組」時，它會修改現有的模型，而非重新生成整個圖表。這保留了您的佈局選擇，並確保先前的邏輯保持不變。

架構評估與建議

Visual Paradigm AI 不僅僅是繪圖；它在設計中扮演夥伴角色。它經過訓練，能針對模糊的提示尋求澄清，並能產生架構評估以識別設計模式與潛在缺陷。這讓架構師能專注於高階決策，而 AI 則負責處理語法與符號的嚴謹細節。

• 由 Visual Paradigm 提供的 AI 驅動視覺建模與設計解決方案：由 AI 驅動的工具，用於視覺建模、圖表繪製與軟體設計，可加速開發工作流程。

• Visual Paradigm – 一體化的視覺開發平台：一個整合的平台，用於視覺建模、軟體與業務流程設計，以及人工智慧驅動的開發工具。

• AI聊天機器人功能 – 為 Visual Paradigm 用戶提供的智慧協助：由人工智慧驅動的聊天機器人，提供即時指導、自動化任務，並提升 Visual Paradigm 中的生產力。

• Visual Paradigm Chat – 由人工智慧驅動的互動式設計助手：一個互動式人工智慧介面，可即時生成圖表、撰寫程式碼，並解決設計挑戰。

• 人工智慧文字分析 – 自動將文字轉換為視覺模型：人工智慧分析文字文件，自動產生 UML、BPMN 和 ERD 圖表，以加速建模與文件編制。

• Visual Paradigm AI 聊天機器人增強多語言支援……：AI 聊天機器人支援多種語言，可於西班牙語、法語、中文等語言環境中順暢生成圖表。

• 由 Visual Paradigm 提供的人工智慧驅動商業智慧分析 – ArchiMetric：一分鐘內即可開始使用人工智慧驅動的商業智慧分析——大多數功能無需安裝或註冊。