通过统一建模语言（UML）用例图捕获功能需求并定义系统边界，是软件工程师、系统分析师和产品负责人的基本实践。然而，手动放置参与者、绘制用例椭圆以及配置结构关系可能会减缓需求发现的速度。借助AI 聊天机器人工具在Visual Paradigm，开发团队可以立即将纯文本描述转换为全面的用例模型。
本分步指南将介绍如何启动 AI 绘图助手、生成初始系统用例模型、执行对话式优化、修正错误渲染的视觉元素，并将最终图表导入桌面项目以实现完整的建模控制。
AI 驱动用例建模的关键功能
利用人工智能构建用例图可加速需求收集和系统设计：
- 文本到图表生成：轻松将高层系统描述转换为结构化 UML 用例图，展示参与者和核心功能。
- 对话式元素自定义：即时重命名用例（例如将“提取现金”更新为“提取资金”），而不会破坏图表连接。
- 高级关系建模：通过识别高级«包含»和«扩展»关系，从而自动扩展系统交互中的图表。
- 交互式修正与重新输入：实时修正 AI 渲染错误——例如将错误渲染的参与者节点重新输入为标准用例元素。
- 参与者与功能修剪：通过自然语言请求移除冗余参与者或超出范围的用例。
- 基于模型的桌面集成：将 AI 生成的用例图直接导入桌面项目，以实现企业级需求可追溯性。
分步指南：创建和编辑用例图
步骤 1：访问 AI 聊天机器人界面
打开您的工作区，导航至顶部导航栏，选择工具，然后单击聊天机器人以启动交互式提示窗口。
步骤 2：生成初始用例图
输入指定目标系统领域的提示。例如，要求聊天机器人为自动取款机（ATM）系统生成用例图。人工智能将处理您的提示，并渲染一个完整的用例图，包含主要参与者、核心用例边界以及基本交互链接。
步骤 3：重命名用例并扩展结构关系
细化图表的术语和深度：
- 重命名元素：指示聊天机器人重命名特定操作（例如，将“取款”改为“取钱”）。
- 扩展关系：命令助手使用以下关系扩展图表：«包含»和«扩展»关系，以详细说明子流程和条件流程。
步骤 4：修正元素类型并移除范围外的参与者
审查生成的视觉元素以确保准确性：
- 修复错误渲染的构造型：如果人工智能偶尔误判元素类型（例如将“登录”用例渲染为参与者节点），请要求聊天机器人将其转换回用例元素。
- 移除无关参与者：如果某个操作参与者（如银行柜员）不应参与自助式 ATM 交互，请指示聊天机器人移除该参与者节点。
步骤 5：微调交互并移除冗余用例
调整系统依赖逻辑和范围边界：
- 链接必需的依赖关系：通过要求聊天机器人添加一个«包含»关系来要求前置流程——例如，要求用户在查询账户余额前必须先登录。
- 修剪可选或多余的链接：如果某个扩展关系（例如存款后打印收据）作为独立交互是不必要的，请指示聊天机器人移除该关系。
- 移除已弃用的功能：通过告知聊天机器人删除该用例，消除超出目标应用范围的功能（例如在 ATM 上查看交易历史）。
步骤 6：导入到 Visual Paradigm 桌面版
当用例模型完美地捕捉到您的系统需求时，请点击导入到 Visual Paradigm。该图表将直接导入您当前的桌面项目工作区，使您能够将用例链接到用户故事、执行矩阵分析或发布技术文档。
实用用例
- 软件需求工程：通过可视化映射系统边界和参与者权限，加速客户发现会议。
- 动态规格说明：使用OpenDocs和OpenDocs 编辑器.
- 敏捷待办事项规划：将参与者与系统的交互直接转化为详细的用户故事和冲刺任务分配。
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