利用生成式AI理解遗留代码库

生成式 AI (GenAI) 和大型语言模型 (LLMs) 能帮助开发人员编写和理解代码。尤其是在处理遗留代码库时，这种帮助显得尤为有用，特别是当文档质量差、过时或具有误导性时。自我们上次讨论此话题以来， 利用生成式 AI 理解遗留代码库 的技术和产品得到了进一步的发展，我们已经成功实践了一些方法，尤其是在帮助大型机现代化改造的逆向工程中。我们使用的一个特别有前景的技术是 retrieval-augmented generation (RAG) 方法，其中信息检索基于代码库的知识图谱。知识图谱可以保留代码库的结构化信息，而这往往超出了 LLM 从文本代码中推导的内容。这对于那些不具备自我描述性和一致性的遗留代码库尤其有帮助。另一个提升代码理解的机会是，图谱可以通过现有的或 AI 生成的文档、外部依赖关系、业务领域知识等内容进一步丰富，从而让 AI 的工作更加轻松。

生成式人工智能（GenAI）和大语言模型（LLMs）可以帮助开发者编写和理解代码。在实际应用中，目前主要体现在较小的代码片段，但更多的产品和技术正在涌现，用于 利用 GenAI 理解遗留代码库 。这在遗留代码库文档记录不完整、或者过时的文档具有误导性时尤其有用。例如，Driver AI 或 bloop 使用了 RAG ，结合了语言智能、代码搜索与 LLMs，以帮助用户在代码库中定位自己的位置。更大的上下文窗口的新兴模型也将帮助这些技术更适配大型代码库。GenAI 对遗留代码的另一个有前景的应用是在大型机（mainframe）现代化领域，这里的瓶颈通常围绕着需要理解现有代码库、并将这种理解转化为现代化项目需求的逆向工程师。这些逆向工程师有了 GenAI 的帮助可以更快地完成工作。