AutoPipelineAI: 자연어를 활용한 문맥 인식형 CI/CD 파이프라인 생성

현대 소프트웨어 개발은 테스트, 빌드 및 배포 작업을 자동화하기 위해 CI/CD 파이프라인에 의존합니다. 개발자가 플랫폼별 구문(syntax)을 이해하고 구성 파일(configuration files)을 수동으로 생성해야 하기 때문에, DevOps 파이프라인을 설정하는 것은 어렵고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 이러한 복잡성은 특히 DevOps 경험이 제한적인 개발자들에게 설정 오류를 유발하고 생산성을 저하시킬 수 있습니다. 본 논문은 자연어 설명을 사용하여 CI/CD 파이프라인 구성을 생성하는 AutoPipelineAI 시스템을 소개합니다. 제안된 솔루션은 거대 언어 모델 (LLMs)을 사용하여 개발자의 의도를 번역하고, 저장소(repository) 구조를 분석하며, GitHub Actions 및 GitLab CI/CD와 같은 환경을 위한 특정 파이프라인 스크립트를 생성합니다. 이 시스템은 저장소 인식 분석 (repository-aware analysis), 자동 검증 시스템, 그리고 생성된 파이프라인의 정확성과 사용성을 확인하는 피드백 메커니즘을 통합합니다. 우리는 시스템 아키텍처, 구현 방식, 그리고 수동 파이프라인 생성과 비교하여 생성 정밀도, 구성 유효성, 설정 노력의 감소를 측정하도록 설계된 평가 프레임워크를 제시합니다. AutoPipelineAI는 LLMs가 어떻게 DevOps 설정의 복잡성을 단순화하고 지속적 인도 (continuous delivery) 방식에 대한 개발자의 접근성을 높일 수 있는지를 보여줍니다. 평가 결과는 저장소 인식 및 자연어 기반의 CI/CD 생성이 DevOps 설정의 복잡성을 줄이고 더욱 접근 가능한 소프트웨어 인도 자동화를 가능하게 하는 실행 가능하고 유망한 패러다임이라는 초기 증거를 제공합니다.