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
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原文英文，约3600词，阅读约需13分钟。
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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。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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