Martin Fowler
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利用生成式人工智能从遗留系统中提取低级细节和高级解释
内容提要
该文章介绍了GenAI生成式人工智能在现有代码理解和现代化方面的应用。通过CodeConcise工具和知识图谱，GenAI助手可以帮助工程师更快地编写代码并提供建议。作者认为，渐进式现代化方法可以降低风险并逐步发布新软件。文章还探讨了GenAI解决现代化挑战的方法。
关键要点
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生成式人工智能（GenAI）在软件开发中不仅用于生成代码，还用于理解现有代码，尤其是复杂的遗留系统。
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CodeConcise工具结合了大型语言模型（LLM）和知识图谱，帮助工程师更快地编写代码并提供建议。
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渐进式现代化方法降低了现代化关键业务系统的风险，并允许早期生成价值。
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GenAI在现代化遗留系统的挑战中表现出色，能够帮助提取低级需求和生成高层次解释。
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CodeConcise的架构通过将代码视为数据，利用抽象语法树（AST）和图数据库来理解代码的内在结构。
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在逆向工程过程中，GenAI可以帮助提取低级需求，减少对专家的依赖。
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通过与业务分析师合作，GenAI能够生成抽象的程序流程图，帮助理解代码意图。
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高层次的系统解释可以通过与专家的合作和使用LLM生成的解释来实现，促进团队间的共享理解。
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CodeConcise的知识图谱能够整合系统文档，增强LLM在代码解释和信息检索中的上下文理解。
延伸问答
生成式人工智能如何帮助理解遗留系统的代码？
生成式人工智能通过工具CodeConcise，结合大型语言模型和知识图谱，能够提取低级需求并生成高层次的系统解释，从而帮助理解复杂的遗留系统代码。
CodeConcise工具的主要功能是什么？
CodeConcise工具结合了大型语言模型和知识图谱，帮助工程师更快地编写代码并提供建议，同时能够分析代码的内在结构。
渐进式现代化方法的优势是什么？
渐进式现代化方法降低了现代化关键业务系统的风险，允许早期生成价值，并通过逐步发布新软件来获取频繁反馈。
如何利用GenAI进行逆向工程以提取低级需求？
通过对遗留系统的源代码进行逆向工程，结合生成式人工智能，可以提取出全面的低级需求，指导后续的前向工程。
CodeConcise如何减少对专家的依赖？
CodeConcise通过生成自动化的文档和使用聊天机器人，帮助业务分析师获取信息，从而减少对稀缺专家的依赖。
生成式人工智能在现代化遗留系统中面临哪些挑战？
生成式人工智能在现代化遗留系统中面临的挑战包括理解复杂的代码结构、提取业务规则以及确保新旧系统行为的一致性。
