सॉफ्टवेयर विकास की तेज़ दुनिया में, एक अवधारणात्मक विचार और तकनीकी विनिर्देश के बीच का सेतु आमतौर पर पार करने में सबसे कठिन होता है। ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के लिए, जहां उपयोगकर्ता अनुभव और बैकएंड तर्क को बिल्कुल एक साथ जुड़ना चाहिए, स्पष्ट उपयोग केस को परिभाषित करना आवश्यक है। उपयोग केस आरेख बनाने की पारंपरिक विधियाँ और विस्तृत प्रवाह विवरण लिखनासमय लेने वाली और मानव त्रुटि के लिए अधिक झुकाव वाली होती हैं।
विज़ुअल पैराडाइम ने इस बाधा के लिए एक समाधान प्रस्तुत किया है: द एआई-संचालित उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके, यह उपकरण उच्च स्तर के विवरणों को व्यापक उपयोग केस मॉडलके साथ आरेख, विस्तृत प्रवाह और परीक्षण मामले के साथ। इस गाइड में आधुनिक ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म, “QuickCart” के मॉडलिंग के एक व्यावहारिक उदाहरण का अध्ययन किया गया है, ताकि इस तकनीक की क्षमताओं को दिखाया जा सके।
एआई स्टूडियो की शक्ति को समझने के लिए, आइए एक वास्तविक दृश्य को परिभाषित करें। हम “QuickCart” का निर्माण कर रहे हैं, जो इलेक्ट्रॉनिक्स और फैशन के लिए एक मानक ऑनलाइन रिटेल स्टोर है। सिस्टम को विभिन्न उपयोगकर्ता प्रकारों और जटिल लेनदेन प्रवाहों को संभालने के लिए एक मजबूत आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है। कोड की एक भी पंक्ति लिखने से पहले, हमें अंतरक्रियाओं को नक्शा बनाने की आवश्यकता होती है।
इस प्लेटफॉर्म के मुख्य आवश्यकताएं इस प्रकार हैं:
एआई आउटपुट की गुणवत्ता इनपुट प्रॉम्प्ट में प्रदान किए गए संदर्भ पर बहुत निर्भर करती है। मॉडलिंग स्टूडियो प्राकृतिक भाषा विवरण स्वीकार करता है। QuickCart के लिए, एक सिफारिश की गई प्रॉम्प्ट सिस्टम के दायरे, कार्यकर्ताओं और विशिष्ट स्थितियों को रेखांकित करनी चाहिए। “खोज और फ़िल्टर” या “बहुगुणा भुगतान विकल्प” जैसी विशेषताओं का स्पष्ट उल्लेख करके, एआई आवश्यक एक्सटेंड और इनक्लूड रिलेशनशिप का अनुमान लगा सकता है।
इनपुट के प्रसंस्करण के बाद, एआई एक साथ कई कार्य करता है: कार्यकर्ताओं की पहचान करना, उम्मीदवार उपयोग केस बनाना, मुख्य और वैकल्पिक प्रवाहों पर विस्तार करनाऔर यूएमएल-संगत उपयोग केस आरेख स्वचालित रूप से बनाना।
स्टूडियो आमतौर पर एक विस्तृत उपयोग केस के सेट को उत्पन्न करता है जो ई-कॉमर्स अनुभव के एंड-टू-एंड को कवर करता है। नीचे QuickCart स्थिति के आधार पर उपकरण द्वारा विशिष्ट कार्यक्षमताओं को विस्तार से दिखाने के उदाहरण दिए गए हैं।
यह आधारभूत उपयोग केस उपयोगकर्ताओं द्वारा आइटम की खोज करने के तरीके को संबोधित करता है। एआई दोनों अतिथि और पंजीकृत ग्राहकों को कार्यकर्ता के रूप में पहचानता है। द मुख्य प्रवाहआमतौर पर उपयोगकर्ता एक श्रेणी चुनने, सिस्टम द्वारा पृष्ठीकृत सूची प्रदर्शित करने और उपयोगकर्ता विवरण के लिए क्लिक करने का वर्णन करता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई भी उत्पन्न करता हैवैकल्पिक प्रवाह (जैसे मूल्य द्वारा वर्गीकरण) और अपवाद प्रवाह (जैसे “कोई परिणाम नहीं मिला” का प्रबंधन).
इस उपयोग के मामले में अक्सर “उत्पादों का ब्राउज़” तर्क शामिल होता है। AI मात्रा चुनने और गाड़ी आइकन अद्यतन करने के चरणों को रेखांकित करता है। इसमें लॉजिक का अनुमान लगाया जाता है अपवाद प्रवाह, जैसे जब कोई वस्तु स्टॉक में नहीं होती है, तो चेतावनी प्रणाली को सक्रिय करना या स्वचालित रूप से विकल्प सुझाना।
यह ई-कॉमर्स प्रणाली में सबसे जटिल प्रवाह है। AI संरचना आमतौर पर शामिल होती है:
पंजीकृत ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित, यह उपयोग के मामले में खरीद के बाद के अनुभव का वर्णन करता है। प्रवाह में आदेश इतिहास खंड तक जाना और स्थिति अपडेट (प्रोसेसिंग, शिप्ड, डिलीवर्ड) देखना शामिल है। यह उपकरण के राज्य-निर्भर परिदृश्यों के मॉडलिंग करने की क्षमता को दर्शाता है।
मॉडल फ्रंट-एंड उपयोगकर्ताओं तक सीमित नहीं है। AI प्रशासकीय उपयोग के मामले जैसे “उत्पाद कैटलॉग प्रबंधित करें” का उत्पादन करता है, जिसमें एक प्रशासक डैशबोर्ड में लॉग इन करके इन्वेंटरी अद्यतन करने या प्रचार सेट करने के तरीके का वर्णन किया जाता है, डेटा एंट्री के लिए वैधता जांच के साथ।
स्टूडियो की सबसे मजबूत विशेषताओं में से एक है ऑटोमैटिक जनरेशन उपयोग के मामले का आरेख। हाथ से आकृतियों को खींचने के बजाय, AI एक उत्पन्न करता है साफ, संपादित करने योग्य आरेख.
आरेख आमतौर पर प्रदर्शित करता है:
इस दृश्य आउटपुट सुनिश्चित करता है कि आर्किटेक्चर मानक UML नियमों का पालन करता है, जिससे इसे पेशेवर दस्तावेज़ीकरण के लिए तैयार किया जा सकता है।
जब मॉडल उत्पन्न हो जाता है, तो कार्यप्रवाह उस टूल के भीतर जारी रहता है। उपयोगकर्ता इंटरैक्टिव डैशबोर्ड में उत्पन्न प्रवाहों की समीक्षा कर सकते हैं और उन्हें सुधार सकते हैं। इसके अलावा, AI मदद कर सकता है परीक्षण मामलों का उत्पादन परिभाषित प्रवाहों पर आधारित, जिसमें हैप्पी पाथ और अमान्य भुगतान जैसे किनारे के मामले शामिल हैं।
अंत में, पूरा प्रोजेक्ट—चित्र, विस्तृत विवरण और ट्रेसेबिलिटी लिंक्स—को सॉफ्टवेयर डिज़ाइन दस्तावेज़ (SDD) में निर्यात किया जा सकता है। इस क्षमता से आवश्यकता संग्रह चरण से विकास चरण तक जाने में लगने वाला समय महत्वपूर्ण रूप से कम हो जाता है।
QuickCart जैसे ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के लिए Visual Paradigm के AI-संचालित उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो का उपयोग करना दिखाता है कि आधुनिक उपकरण कैसे सुविधाजनक बना सकते हैं प्रणाली डिज़ाइनएक सरल पाठ विवरण को चित्रों और परीक्षण मामलों के साथ एक पूरी तरह से वास्तविक मॉडल में बदलकर, विकास टीमें आवश्यकताओं के व्यापक कवरेज को सुनिश्चित कर सकती हैं और महत्वपूर्ण समय बचा सकती हैं।
अपनी डिज़ाइन प्रक्रिया को बदलने के लिए तैयार हैं? जाएं AI-संचालित उपयोग केस मॉडलिंग स्टूडियो आज ही अपने अपने मॉडल बनाना शुरू करें।