软件需求文档的生成方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及大语言模型、自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域，具体涉及一种软件需求文档的生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

软件开发是根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分的过程。在软件开发的前期，研发人员会基于用户的需求编写软件需求文档，通过软件需求文档描述软件开发内容以及过程，从而对软件编码、测试、运维等阶段提供参考依据以及指导。因此，如何快速准确地生成软件需求文档成为软件开发过程中的重要问题。

发明内容

本公开提供了一种软件需求文档的生成方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种软件需求文档的生成方法，包括：

获取待处理软件需求信息及所述待处理软件需求对应的业务类型；

确定所述业务类型关联的业务需求信息；

基于所述业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取所述业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词；

基于所述目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型生成所述待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。

根据本公开的第二方面，提供了一种软件需求文档的生成装置，包括：

获取模块，用于获取待处理软件需求信息及所述待处理软件需求对应的业务类型；

确定模块，用于确定所述业务类型关联的业务需求信息；

修改模块，用于基于所述业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取所述业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词；

生成模块，用于基于所述目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型生成所述待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的软件需求文档的生成方法。

根据本公开第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如第一方面所述的软件需求文档的生成方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的软件需求文档的生成方法的步骤。

本公开提供的软件需求文档的生成方法、装置、电子设备及存储介质，存在如下有益效果：

本公开实施例中，先获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型，之后确定业务类型关联的业务需求信息，并基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词，最后基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型生成待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。由此，可以根据待处理软件需求对应的业务类型，分别对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取与业务类型匹配的目标扩写提示词及目标优化提示词，进而基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型对待处理软件需求信息进行扩写及优化，从而可以快速准确地生成目标软件需求文件。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开一实施例提供的一种软件需求文档的生成方法的流程示意图；

图2是根据本公开又一实施例提供的一种软件需求文档的生成方法的流程示意图；

图3是根据本公开又一实施例提供的一种软件需求文档的生成方法的流程示意图；

图4是根据本公开一实施例提供的一种软件需求文档的生成装置的结构示意图；

图5是用来实现本公开实施例的软件需求文档的生成方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本公开实施例涉及大语言模型、自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。深度学习的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

大语言模型(Large Language Model，LLM)，是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取、存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

下面参考附图描述本公开实施例的软件需求文档的生成方法、装置、电子设备及存储介质。

其中，需要说明的是，本实施例的软件需求文档的生成方法的执行主体为软件需求文档的生成装置，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置在电子设备中，电子设备可以包括但不限于终端、服务器端等。

图1是根据本公开一实施例提供的一种软件需求文档的生成方法的流程示意图。

如图1所示，该软件需求文档的生成方法包括：

S101：获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型。

其中，待处理软件需求信息可以为待进行扩写及优化的软件需求。

在一些实施例中，待处理软件需求信息可以包括待生成软件的名称、待生成软件应具备的功能。

举例来说，待处理软件需求信息可以为：学生图书管理系统，提供用户注册功能，提供学号，姓名，学院和密码进行注册，注册后可以用学号进行登录。进入系统后，可以进行图书的增删改查的功能。

其中，业务类型可以包括地图类业务、医疗类业务、小程序类业务等等，本公开对不做限定。

在一些实施例中，可以对待处理软件需求信息进行解析，以获取待处理软件需求对应的业务类型。具体的，可以将待处理软件需求信息中包含的功能信息与每个业务类型对应的功能信息进行匹配，以获取待处理软件需求对应的业务类型。

在一些实施例中，也可以直接获取用户指示的待处理软件需求信息对应的业务类型。

S102：确定业务类型关联的业务需求信息。

其中，业务需求信息可以为该业务类型下，可能具备的全部业务功能。

在一些实施例中，可以先获取与业务类型相关的业务流程信息，之后对业务流程信息进行需求分析，以获取业务需求信息。由此，可以根据与业务类型相关的业务流程信息，全面、准确地确定与业务类型关联的业务需求信息。

举例来说，若业务类型为在线购物平台，则相关的业务流程信息可以包括：用户浏览商品的流程；用户下单的流程；用户支付的流程；用户退货和售后服务的流程等；得到的业务需求信息可以包括用户注册和登录的功能、商品商品浏览和搜索的功能；下单和支付功能、售后服务功能。

S103：基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词。

其中，需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板可以为经过多轮测试及多场景测试后生成的，可以适用于大多数需求扩写和优化场景。

在一些实施例中，需求扩写提示词模板包括：待扩写需求示例及待扩写需求示例对应的扩写结果；待扩写需求示例中包括待生成软件的名称及功能；扩写结果中包括待生成软件的用途信息、及功能对应的具体实现方式。由此，在提供准确及全面的需求扩写提示词模板的前提下，可以保证生成的目标扩写提示词的全面性及完整性，进而可以更好地引导大语言模型对待扩写的软件需求信息进行扩写。

举例来说，需求扩写提示词模板可以为：

{

(1)待扩写需求示例：

爱车管理系统(名称),提供注册功能，需要姓名，手机号，登录名称和密码，注册后可以用名称和密码登录。进入系统后，可以进行车辆管理的功能，需要先进行登录，提供车辆信息的增删改查的功能。

车辆信息包括车型品牌,车型号,类型。

新增车辆后还可以进行车辆分享和分享取消操作。分享信息包含车辆id,分享时间,查看次数，点赞次数，评论次数和分享状态。

(2)扩写结果：

爱车管理系统为用户提供对自己的爱车进行管理的功能(即用途信息)，系统从用户角度提供的功能(即具体实现方式)如下：

1、注册。用户需要提供(姓名，手机号,登录名称，登录密码)进行注册。

1.1注册成功后，显示注册成功，并为用户保存用户信息，并返回用户id。

1.2用户模型相关字段约束说明:姓名(字符串,12个字符,必填)，手机号(字符串,11个字符,必填),登录名称(字符串,20个字符,必填)，登录密码(字符串,30个字符,必填)

2、登录。用户完成注册后，根据登录名称与密码进行登录。系统需要校验登录名称与密码正确后，返回登录成功。

3、车辆管理。用户登录完成后可以进行新增，修改，删除，分享自己的爱车信息操作。

3.1新增车辆，用户提交"车型品牌名",例如奔驰,宝马；"车型号"，如C200,X1；"类型",如SUV,跑车，商务车，轿车"颜色"字段后，进行新增操作，返回"车辆id"字段。

3.1.1字段约束:车型品牌(字符串,50个字符,必填),车型号(字符串,20个字符,必填),类型(字符串,10个字符,必填),车辆id(数字类型)

3.2查询车辆信息，进入查询页面，显示车辆信息。显示字段包括车辆id,车型品牌,车型号,类型,颜色

3.3修改车辆信息，进入查询页面，在成功显示车辆信息后，可以点击修改操作，进行修改。可以修改车型品牌,车型号,类型,颜色这几个字段.

3.4删除车辆信息，进入查询页面，在成功显示车辆信息后，可以点击删除操作。在删除前需要弹出确认对话框，确认后进行删除。否则不进行任何操作。

4、分享车辆。分享车辆操作可以单独的分享功能。分享成功后，会保存新的数据.

4.1新建分享.成功新增车辆后，可以进行新建分享操作。操作成功后，分享状态(1-分享中)

4.1.1分享模型相关字段约说明:车辆id(数字类型,必填),分享时间(日期类型),查看次数(数字类型),点赞次数(数字类型),评论次数(数字类型),分享状态(0-新建,1-分享中,2-取消分享)

4.2取消分享，只能针对已分享的车辆进行取消操作。操作成功后分享状态(2-取消分享)。

(3)本次需要扩写的需求如下：

}

本公开实施例中，可以基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板进行修改，以获取目标扩写提示词。

其中，目标扩写提示词，是用于引导大语言模型基于目标扩写提示词中的待扩写需求示例及对应的扩写结果，对待处理软件需求信息进行扩充的文本或指令。

在一些实施例中，可以先生成一个与业务类型对应的待扩写需求示例，其中，与业务类型对应的待扩写需求示例中包括业务需求信息，基于与业务类型对应的待扩写需求示例，对需求扩写提示词模板中的待扩写需求示例进行修改，之后比较需求扩写提示词模板中包含的每个功能与业务需求信息之间的差异，并基于差异，对需求扩写提示词模板中的扩写结果进行修改，以获取目标扩写提示词。

在一些实施例中，需求优化提示词模板中包括：待优化需求示例、优化要求、及待优化需求示例基于目标格式对应的优化结果；待优化需求示例中包括待生成软件的用途信息、及待生成软件中的功能对应的具体实现方式；优化要求包括与用例相关的要求、及目标格式。由此，在提供准确及全面的需求优化提示词模板的前提下，可以保证生成的目标优化提示词的全面性及完整性，进而可以更好地引导大语言模型对待优化的软件需求信息进行优化。

举例来说，需求优化提示词模板可以为：

本公开实施例中，可以基于业务需求信息，对需求优化提示词模板进行修改，以获取目标优化提示词。

其中，目标优化提示词，是用于引导大语言模型基于目标优化提示词中的待优化需求示例、优化要求及优化结果，对待优化的软件需求信息进行优化的文本或指令。

在一些实施例中，可以先生成一个与业务类型关联的待优化需求示例及对应的优化结果，其中，与业务类型对应的待优化需求示例中包括业务需求信息；基于与业务类型关联的待优化需求示例，对需求优化提示词模板中的待优化需求示例进行修改，基于业务类型关联的待优化需求示例对应的优化结果，对需求优化提示词模板中的优化结果进行修改，以获取目标优化提示词。

在一些实施例中，在确定待处理软件需求对应的业务类型之后，若已存在与业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词，可以直接获取与业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词，无需再基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词。

S104：基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型生成待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。

在一些实施例中，可以将待处理软件需求信息及目标扩写提示词输入大语言模型中，以获取对待处理软件需求信息扩写后的初始软件需求文档，之后将初始软件需求文档及目标优化提示词输入大语言模型中，以获取对初始软件需求文档优化后的目标软件需求文档。由此，先基于目标扩写提示词，引导大语言模型对待处理软件需求信息进行扩写，之后再基于目标优化提示词，引导大语言模型对扩写后的初始软件需求文档进行优化，以得到目标软件需求文档，从而可以快速准确地获取目标软件需求文档。

在一些实施例中，可以先将待处理软件需求、第一提示词、目标扩写提示词及目标优化提示词输入大语言模型中，以获取目标软件需求文档。

其中，第一提示词用于引导大语言模型先基于目标扩写提示词对待处理软件需求信息进行扩写，再基于目标优化提示词对扩写后的初始软件需求文档进行优化。

由此，可以将待处理软件需求、第一提示词、目标扩写提示词及目标优化提示词一起输入大语言模型，并通过第一提示词引导大语言模型先基于目标扩写提示词对待处理软件需求信息进行扩写，再基于目标优化提示词对扩写后的初始软件需求文档进行优化，从而减少了先将待处理软件需求信息及目标扩写提示词输入大语言模型进行扩写，后将扩写后的初始软件需求文档及目标优化提示词输入大语言模型进行优化的操作步骤，从而进一步提高了生成目标软件需求文档的效率。

本公开实施例中，先获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型，之后确定业务类型关联的业务需求信息，并基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词，最后基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型生成待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。由此，可以根据待处理软件需求对应的业务类型，分别对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取与业务类型匹配的目标扩写提示词及目标优化提示词，进而基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型对待处理软件需求信息进行扩写及优化，从而可以快速准确地生成目标软件需求文件。

图2是根据本公开又一实施例提供的一种软件需求文档的生成方法的流程示意图；

如图2所示，该软件需求文档的生成方法包括：

S201：获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型。

S202：确定业务类型关联的业务需求信息。

S203：基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词。

其中，步骤S201至步骤S203的具体实现形式，可以参照本公开其他各实施例中的详细步骤，此处不再具体赘述。

S204：获取与需求扩写关联的第一数据集对应的第一索引信息、及与需求优化关联的第二数据集对应的第二索引信息。

其中，第一数据集中包括与需求扩写相关的数据。比如，可以包括大语言模型处理过的历史待扩写需求信息及对应的扩写后的需求信息。和/或，从开源数据中获取的无需扩写的软件需求信息。本公开对此不做限定。

其中，第一索引信息可以为第一数据集的访问路径，用于引导大语言模型访问第一数据集，进而基于第一数据集，对需要扩写的软件需求信息进行扩写。

其中，第二数据集中包括与需求优化相关的数据。比如，可以包括大语言模型处理过的历史待优化需求信息及对应的优化后的需求信息；和/或，从开源数据中获取的无需优化的软件需求信息。本公开对此不做限定。

其中，第二索引信息可以为第二数据集的访问路径，用于引导大语言模型访问第二数据集，进而基于第二数据集，对需要优化的软件需求信息进行优化。

在一些实施例中，还可以为不同的业务类型，创建不同的第一数据集和第二数据集。即每个业务类型对应的第一数据集及第二数据集中只包含与业务类型相关的软件需求信息。因此，本公开实施例中，可以获取与待处理软件需求信息的业务类型关联的第一数据集的第一索引信息，第二数据集的第二索引信息。

在一些实施例中，获取历史软件需求信息、历史软件需求信息对应的历史需求扩写文档及历史需求优化文档，基于历史软件需求信息及历史需求扩写文档，构建第一数据集并生成第一数据集对应的第一索引信息，最后基于历史需求扩写文档及历史需求优化文档，构建第二数据集并生成第二数据集对应的第二索引信息。由此，可以基于大语言模型处理过的历史软件需求信息及对应的扩写后的历史需求扩写文档，生成第一数据集，基于大语言模型处理过的历史软件需求信息及对应的优化后的历史需求扩写文档，生成第二数据集，从而可以缩小大语言模型使用的数据集的范围，进一步提高生成的目标软件需求文档的准确性及效率。

S205：将待处理软件需求信息、第一索引信息及目标扩写提示词输入大语言模型中，以获取对待处理软件需求信息扩写后的初始软件需求文档。

本公开实施例中，在确定了第一索引信息之后，可以将第一索引信息连同待处理软件需求信息及目标扩写提示词一起输入大语言模型，以使大语言模型基于第一索引信息访问第一数据集，结合第一数据集及目标扩写提示词，对待处理软件需求信息进行扩写，并输出初始软件需求文档。

S206：将初始软件需求文档、第二索引信息及目标优化提示词输入大语言模型中，以获取对初始软件需求文档优化后的目标软件需求文档。

本公开实施例中，在确定了第二索引信息之后，可以将第二索引信息连同初始软件需求文档及目标优化提示词一起输入大语言模型，以使大语言模型基于第二索引信息访问第二数据集，结合第二数据集及目标优化提示词，对初始软件需求文档进行优化，并输出目标软件需求文档。

本公开实施例中，先获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型，之后确定业务类型关联的业务需求信息，并基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词，获取与需求扩写关联的第一数据集对应的第一索引信息、及与需求优化关联的第二数据集对应的第二索引信息，最后将待处理软件需求信息、第一索引信息及目标扩写提示词输入大语言模型中，以获取对待处理软件需求信息扩写后的初始软件需求文档，将初始软件需求文档、第二索引信息及目标优化提示词输入大语言模型中，以获取对初始软件需求文档优化后的目标软件需求文档。由此，可以基于第一索引信息及第二索引信息引导大语言模型基于第一数据集及第二数据集对待处理软件需求信息进行扩写及优化，从而可以缩小大语言模型使用的数据集的范围，进一步提高生成的目标软件需求文档的准确性及效率。

图3是根据本公开又一实施例提供的一种软件需求文档的生成方法的流程示意图；

如图3所示，该软件需求文档的生成方法包括：

S301：获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型。

S302，确定业务类型关联的业务需求信息。

其中，步骤S301至步骤S302的具体实现形式，可以参照本公开中，其他各实施例中的详细步骤此处不再具体赘述。

S303，获取与需求扩写提示词模板关联的第二提示词，及与需求优化提示词模板关联的第三提示词。

其中，第二提示词用于引导大语言模型基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板进行修改。比如，第二提示词可以为“基于输入的业务需求信息，对需求扩写提示词模板进行修改”。本公开对此不做限定。

其中，第三提示词用于引导大语言模型基于业务需求信息，对需求优化提示词模板进行修改。比如，第三提示词可以为“基于输入的业务需求信息，对需求优化提示词模板进行修改”。本公开对此不做限定。

其中，第二提示词和第三提示词可以为预先设置并存储的。当需要对需求扩写提示词模板进行修改时，可以直接获取第二提示词。当需要对需求优化提示词模板进行修改时，可以直接获取第三提示词。

S304，将业务需求信息、需求扩写提示词模板及第二提示词，输入大语言模型中，以获取目标扩写提示词。

本公开实施例中，业务需求信息、需求扩写提示词模板及第二提示词，输入大语言模型中，以使大语言模型基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板进行修改，以获取目标扩写提示词。

在一些实施例中，在获取目标扩写提示词之后，也可以通过人为检查及修改。本公开对此不做限定。

S305，将业务需求信息、需求优化提示词模板及第三提示词，输入大语言模型中，以获取目标优化提示词。

本公开实施例中，业务需求信息、需求优化提示词模板及第三提示词，输入大语言模型中，以使大语言模型基于业务需求信息，对需求优化提示词模板进行修改，以获取目标优化提示词。

在一些实施例中，在获取目标优化提示词之后，也可以通过人为检查及修改。本公开对此不做限定。

S306，基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型生成待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。

本公开实施例中，先获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型，并确定业务类型关联的业务需求信息；之后获取与需求扩写提示词模板关联的第二提示词，及与需求优化提示词模板关联的第三提示词，进而将业务需求信息、需求扩写提示词模板及第二提示词，输入大语言模型中，以获取目标扩写提示词，将业务需求信息、需求优化提示词模板及第三提示词，输入大语言模型中，以获取目标优化提示词，最后基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型生成待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。由此，可以基于第二提示词及第三提示词分别引导大语言模型基于业务类型对应的业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取目标扩写提示词及目标优化提示词，从而提高了获取目标扩写提示词及目标优化提示词的效率。

图4是根据本公开一实施例提供的一种软件需求文档的生成装置的结构示意图；

如图4所示，该软件需求文档的生成装置400，包括：

获取模块401，用于获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型；

确定模块402，用于确定业务类型关联的业务需求信息；

修改模块403，用于基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词；

生成模块404，用于基于目标扩写提示词及目标优化提示词，生成待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。

在本公开的一些实施例中，其中，生成模块404，用于：

将待处理软件需求信息及目标扩写提示词输入大语言模型中，以获取对待处理软件需求信息扩写后的初始软件需求文档；

将初始软件需求文档及目标优化提示词输入大语言模型中，以获取对初始软件需求文档优化后的目标软件需求文档。

在本公开的一些实施例中，其中，生成模块404，包括：

第一获取单元，用于获取与需求扩写关联的第一数据集对应的第一索引信息、及与需求优化关联的第二数据集对应的第二索引信息；

第二获取单元，用于将待处理软件需求信息、第一索引信息及目标扩写提示词输入大语言模型中，以获取对待处理软件需求信息扩写后的初始软件需求文档；

第三获取单元，用于将初始软件需求文档、第二索引信息及目标优化提示词输入大语言模型中，以获取对初始软件需求文档优化后的目标软件需求文档。

在本公开的一些实施例中，其中，第一获取单元，用于：

获取历史软件需求信息、历史软件需求信息对应的历史需求扩写文档及历史需求优化文档；

基于历史软件需求信息及历史需求扩写文档，构建第一数据集并生成第一数据集对应的第一索引信息；

基于历史需求扩写文档及历史需求优化文档，构建第二数据集并生成第二数据集对应的第二索引信息。

在本公开的一些实施例中，其中，生成模块404，用于：

将待处理软件需求、第一提示词、目标扩写提示词及目标优化提示词输入大语言模型中，以获取目标软件需求文档；

其中，第一提示词用于引导大语言模型先基于目标扩写提示词对待处理软件需求信息进行扩写，再基于目标优化提示词对扩写后的初始软件需求文档进行优化。

在本公开的一些实施例中，其中，修改模块403，用于：

获取与需求扩写提示词模板关联的第二提示词，及与需求优化提示词模板关联的第三提示词；

将业务需求信息、需求扩写提示词模板及第二提示词，输入大语言模型中，以获取目标扩写提示词；

将业务需求信息、需求优化提示词模板及第三提示词，输入大语言模型中，以获取目标优化提示词。

在本公开的一些实施例中，其中，确定模块402，用于：

获取与业务类型相关的业务流程信息；

对业务流程信息进行需求分析，以获取业务需求信息。

在本公开的一些实施例中，其中，需求扩写提示词模板包括：待扩写需求示例及待扩写需求示例对应的扩写结果；待扩写需求示例中包括待生成软件的名称及功能；扩写结果中包括待生成软件的用途信息、及功能对应的具体实现方式。

在本公开的一些实施例中，其中，需求优化提示词模板中包括：待优化需求示例、优化要求、及待优化需求示例基于目标格式对应的优化结果；待优化需求示例中包括待生成软件的用途信息、及待生成软件中的功能对应的具体实现方式；优化要求包括与用例相关的要求、及目标格式。

需要说明的是，前述对软件需求文档的生成方法的解释说明也适用于本实施例的软件需求文档的生成装置，此处不再赘述。

本公开实施例中，先获取待处理软件需求信息及待处理软件需求对应的业务类型，之后确定业务类型关联的业务需求信息，并基于业务需求信息，对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取业务类型对应的目标扩写提示词及目标优化提示词，最后基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型生成待处理软件需求信息对应的目标软件需求文档。由此，可以根据待处理软件需求对应的业务类型，分别对需求扩写提示词模板及需求优化提示词模板进行修改，以获取与业务类型匹配的目标扩写提示词及目标优化提示词，进而基于目标扩写提示词及目标优化提示词，引导大语言模型对待处理软件需求信息进行扩写及优化，从而可以快速准确地生成目标软件需求文件。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如软件需求文档的生成方法。例如，在一些实施例中，软件需求文档的生成方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的软件需求文档的生成方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行软件需求文档的生成方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网及区块链网络。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。在本公开的描述中，所使用的词语“如果”及“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“在……情况下”。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。