في عالم الحوسبة السحابية المعقد والمعزز بالتكنولوجيا، أصبحت تقنية "البنية التحتية ككود" (Infrastructure-as-Code - IaC) ضرورية للتحكم في عمليات النشر من خلال التكوينات التصريحية. ومع تزايد الإقبال على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) لتوليد هذه التكوينات من اللغة الطبيعية، تظهر تحديات جديدة، لا سيما الغموض وعدم التحديد في طلبات المستخدمين.
يعتبر توليد التكوينات في IaC عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يُجبر النماذج على العمل في أسلوب شبيه بـ "الدفعة الواحدة". تشير الأبحاث الأخيرة إلى أن هذا الغموض يُظهر هيكلًا تركيبياً، حيث تنقسم التكوينات إلى ثلاثة محاور: الموارد، الشبكة، والخصائص. تفرض القرارات العليا قيودًا على القرارات الأدنى.
للتصدي لهذه التحديات، يُقترح إطار عمل جديد متعدد المستويات للتوضيح، حيث يُنتج مواصفات مرشحة متنوعة، ويحدد الاختلافات الهيكلية عبر المحاور، ويصنفها حسب المعلوماتية، كما يُنتج أسئلة توضيحية تستهدف تضييق نطاق التكوين تدريجياً.
علاوةً على ذلك، تم تقديم مجموعة بيانات "Ambig-IaC"، والتي تضم 300 مهمة تحقق موثقة لتكوينات IaC ذات طلبات غامضة، مع تعريف مؤشرات تقييم تستند إلى مسافة تحرير الرسوم البيانية والمطابقة الدقيقة للخصائص.
وقد أظهرت التجارب الشاملة أن الأساليب الجديدة تتفوق على الأساسيات الحالية للتوضيح التفاعلي، مع تحسينات تتوسع مع ميزانية التفاعل وتعميمها عبر النماذج.
تظهر الدراسات والتحليلات التفصيلية مرونة هذا الإطار الجديد في توليد IA التفاعلي، مما يضمن تحسينًا كبيرًا في كفاءة عملية التصميم وتقليل الأخطاء.