Case Study

Produzione automatica di documentazione da codice sorgente

ABSTRACT
Uso di EngGPT per generare automaticamente da grandi quantità di codice e video tutorial la documentazione necessaria al mantenimento dei sistemi.

Where: Italy
Challenge
Il cliente si posiziona tra i primi posti in Europa per la costruzione e gestione di autostrade a pedaggio. Aveva la necessità di generare documentazione in modo automatico di una grande mole di codice per supportare la conoscenza interna dei processi selezionati e la migrazione verso una tecnologia più recente. Il cliente disponeva anche di diverse ore di video riunioni da cui estrarre informazioni di contesto al codice.
Approach
Abbiamo analizzato i vari formati di dati a disposizione; è stata generata una pipeline di processamento dei dati per considerare in maniera ordinata i codici; infine è stata estratta l’informazione sul contenuto, associando, grazie ad EngGPT, le informazioni di contesto dei video con il contenuto dei codici.
Digital Ecosystem
Solution
Digital Ecosystem
Abbiamo realizzato una soluzione basata sull'Intelligenza Artificiale per generare automaticamente la documentazione di grandi quantitativi di codice di linguaggi obsoleti. Il linguaggio di programmazione con cui era stato realizzato l'applicativo, ovvero il COBOL, ha reso l'AI una delle poche alternative adatte allo scopo: il cliente aveva perso praticamente tutti i gli esperti che avevano conoscenza della tecnologia utilizzata. Gli algoritmi EngGPT e GenAI sono impiegati per estrarre informazioni rilevanti come operazioni, tabelle e dati di riferimento da vari tipi di codice. Contemporaneamente, questi algoritmi sono stati utilizzati per raccogliere informazioni contestuali da decine di ore di video all'interno dei quali un esperto effettuava un knowledge transfer dell'applicativo.
Results
Markets
Ecosystems

Impacts

Technologies

To know more

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