eXplain 10

Warum Legacy-KI eine belastbare Faktenbasis braucht

Sprachmodelle können Code erklären und Zusammenhänge formulieren. Bei großen gewachsenen Anwendungssystemen reichen reine LLM-Ansätze jedoch nicht aus. Einzelne Codefragmente liefern keinen verlässlichen Gesamtkontext, Antworten sind nichtdeterministisch und große Mengen unstrukturierter Sources erhöhen Token-Verbrauch und Verarbeitungsaufwand.

eXplain stellt dem LLM deshalb relevante Fakten bereit. Parser und Präprozessoren erfassen Strukturen, Referenzen und Abhängigkeiten. Das LLM übernimmt Interpretation, Dokumentation und natürlichsprachliche Abfragen.

Was eXplain 10 für KI-Anwendungen bereitstellt: Neu in eXplain 10 ist der Export von Abstract Syntax Trees (AST) im JSON-Format. Damit stehen die ermittelten Programmstrukturen als konsistentes, maschinenlesbares Modell für externe KI-Werkzeuge bereit. RAG oder das Model Context Protocol (MCP) können zwischen eXplain und dem eingesetzten LLM vermitteln. Die Faktenbasis bleibt unabhängig vom Modell.

Was Sie in der Broschüre erfahren: Die Broschüre zeigt Architektur, Einsatzbereiche und Integrationsszenarien von eXplain 10. Sie erfahren, wie Parser, Präprozessor und Repository zusammenarbeiten und welche Rolle der AST-Export spielt.

Praxisbeispiele zeigen den Einsatz in gewachsenen Anwendungslandschaften und den Einstieg in die KI-gestützte Modernisierung.

Lesen Sie, wie Sie das Wissen Ihrer Legacy-Systeme strukturiert erschließen und für Modernisierung und KI-Anwendungen nutzen können.