谷歌如何使用人工智能进行代码迁移

Google 正在使用 AI 升级其庞大的代码库

周末，我读了谷歌关于如何使用人工智能进行内部代码迁移的论文——它充满了关于如何处理遗留系统现代化的见解。我已经附上了这篇论文，供感兴趣的人参考，但以下是我认为这些策略如何帮助我们解决复杂的现代化挑战：

加速遗留系统现代化谷歌利用大型语言模型（LLM）来自动化大规模代码迁移，从而显著减少手动劳动并加快项目进度。应用类似的AI驱动方法可以简化遗留系统的现代化，减少复杂性和过时代码。
结合AI和成熟的工程工具通过将LLM与抽象语法树（AST）-based工具相结合，谷歌确保了代码转换的准确性和可扩展性。这种混合方法展示了AI和传统工程技术如何共同实现安全可靠的现代化。
可重用迁移工作流谷歌创建了模块化、可重用的工作流，使得新迁移任务的接入和执行更加快速高效。开发类似的工具包可以简化遗留系统的重复现代化步骤，并适应复杂场景。
通过商业影响来衡量成功谷歌专注于可衡量的结果，例如项目时间减少50%，而不是仅仅依靠AI生成的代码量。这种商业导向的指标强调了在技术转型项目中展示明确的投资回报率的重要性。
安全可扩展的部署他们的分阶段部署策略确保AI驱动的更改以安全的方式部署，尽量减少干扰。采用受控的部署方法可以帮助管理风险，并在现代化关键系统时确保稳定性。
战略性地使用AI模型谷歌在使用定制的微调模型和通用工具之间取得平衡，取决于任务。这种方法对投资于专用AI解决方案和使用可适应的现成模型时提供了宝贵的见解。

大局：遗留系统现代化是关于将AI驱动的效率与工程最佳实践相结合，以实现更快、更安全、更有影响力的业务转型。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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