GPT-4 32k
大規模なコンテキストサイズにより複雑なタスクを破綻せずに実行することが可能となりました。これを利用し、ドメイン駆動設計(DDD)のプロセスをGPT-4 32kを使用して実現したいと思います｡これは、あくまで思いつきによる実験ですが、32kの可能性を探求する一環として、その結果は大いに意義があると考えています。
ステップの解説
GPT-4 32kを使用したドメイン駆動設計(DDD)1のプロセスは次のように進行します。
まず、DDDの基本的な概念と価値について理解を深めます。次に、ビジネスの要望を要求として捉え、それを具体的な要件に翻訳します。この要件を基に、ドメイン分析2を行い、ビジネスの領域を理解します。その結果を反映して初期のクラス図を作成します。
その後、ビジネスのコア領域を特定し、追加の要求を明確化します。これらを反映した更新版のクラス図を作成します。このクラス図に基づいて、ビジネス要求に基づいたエンティティ3を提案します。
ビジネス領域の専門家と開発者が共有するユビキタス言語4を作成・使用します。この言語は、ビジネスの要件を正確に表現するための用語集となります。そして、不変性を持つ値オブジェクト5を提案します。エンティティ間の関係性を定義し、ビジネスプロセスにおける重要なイベントを特定します。
これらの情報を基に、トランザクションの境界を定義するアグリゲート6を設計し、ビジネスロジックをカプセル化するドメインサービス7を提案します。システムを論理的に分割する境界線(バウンデッドコンテキスト8)を定義し、ビジネスルールや制約を表現するポリシーを定義します。ここで、コンテキストマッピングを行い、システム全体のコンテキストとそれらがどのように相互作用するかを理解します。
実装に移る前に、DDDの原則に基づいた実装方針を定義します。エンティティの永続化を担当するリポジトリのインターフェースを設計し、複雑なエンティティや値オブジェクトの生成を担当するファクトリを設計します。その後、エンティティと値オブジェクトの具体的な実装を設計します。
おわりに
GPT-4 32kを用いたDDDの適用方法についての説明でした。GPT-4 32kの大規模なコンテキストサイズを活用し、設計プロセスを効率化、設計と実装の間のギャップを最小限に抑えます。これにより、開発者はドメインの複雑さを容易に理解し、それを反映した設計を効率的に行うことができます。
この記事が、可能性とその適用方法を理解する一助となれば幸いです。GPT-4 32kを用いることで、開発プロセスが大幅に効率化され、新たな開発体験が実現します。これからも、LLMの進化とその応用に注目していきましょう。
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DDD: ビジネスの複雑性を理解し、その複雑性を反映したソフトウェアを設計するためのアプローチ。 ↩
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ドメイン分析: ビジネス領域を理解し、その特性を把握する活動。 ↩
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エンティティ: ドメイン内の概念を表すオブジェクト。独自の識別子を持ち、その状態と振る舞いがビジネスルールにより制約される。 ↩
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ユビキタス言語: ビジネス領域の専門家と開発者が共有し理解するための共通の言語。 ↩
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値オブジェクト: エンティティとは異なり、自身の属性によってのみ特定されるオブジェクト。不変であることが一般的。 ↩
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アグリゲート: 一貫した変更の単位となるオブジェクトのクラスタ。トランザクションの境界を定義する。 ↩
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ドメインサービス: 特定のエンティティや値オブジェクトだけでは表現できないようなドメインの操作やビジネスロジックをカプセル化する。 ↩
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バウンデッドコンテキスト: ドメインモデルを分割する論理的な境界。それぞれのバウンデッドコンテキストは、それ自体が一貫したドメインモデルを持ちます。 ↩