人工智能驱动的COBOL到Python迁移

cobol几十年来一直为各行各业提供支持，但其局限性难以忽视。白皮书通过COBOL转PYTHON代码翻译解锁遗留系统凭借自主架构将超过90%的内容准确翻译，现在是更新旧系统的最佳时机。遗留系统可能是您行业的支柱，但它们也是束缚您的枷锁。COBOL在其鼎盛时期是可靠的，但现在难以满足现代企业的需求。若无行动，您将面临成本上升、安全风险和错失机遇。语法不一致性因编译器而异，使执行变得复杂过时的遗留代码使得快速采用解决方案变得困难严格的数据结构增加了开发的复杂性COBOL的隐藏成本：为什么现代化不能等待知识差距、课程较少以及开发人员老龄化来自过时措施的安全漏洞越来越多的公司在探索COBOL到Python的转换，而生成式人工智能的进步使得这一过程更加简便且成本更低。经过微调的人工智能模型将翻译准确率提高了高达60%，使得COBOL到Python的现代化进程比以往任何时候都快且更可靠。本文概述了人工智能解决方案如何将过时的系统转变为可扩展、面向未来的平台。集成需要专门技能，延迟转型 白皮书金融服务通过COBOL转PYTHON代码翻译解锁遗留系统用例：事务处理和支付系统迁移到Python:为现代企业的一项明智之举本地兼容云平台，降低基础设施成本严重依赖COBOL系统的行业将从COBOL到Python的现代化中获益最大。例如：优点：实时欺诈检测和风险管理的改进现代和灵活的编程语言如Python已成为软件开发中的一种流行选择，转换提供了许多好处：清晰的语法使代码更易于阅读和维护 优点：通过自动化实现更快速的处理用例：索赔处理大型全球社区提供快速解决方案并分享最佳实践实时数据处理提高运营效率 政府保险好处：降低维护成本和增强网络安全性易于适应不断增长的数据和用户需求，支持增长用例：安全征税Python的生态系统增强了决策能力 312缺点：有限的COBOL特定知识，可能包含不必要的信息缺点：需要同一逻辑的多种表示，增加了语法错误的风险ReAct智能体优点：快速且高度准确优点：更低的计算成本和更好的COBOL理解控制代理缺点：执行速度更慢，且存在潜在翻译循环通过COBOL转PYTHON代码翻译解锁遗留系统优点：可以自我纠正错误并集成新工具白皮书低延迟Al模型用于翻译从COBOL语言描述中生成Python代码用人工智能代码翻译简化迁移结合推理与执行，实现自适应翻译代理式人工智能是一种方法，其中人工智能驱动的代理可以自动分析、翻译和优化代码。与传统人工智能工具不同，您将获得迭代自我改进、上下文感知适应和自动调试——减少人工干预的需求。一种突出的方法是控制代理。与其他选项（如ReAct代理）相比，它更快、更具成本效益，并且在现代化代码方面更稳定。控制代理遵循一个逐步的过程：专有和开源模型传统上，现代化您的遗留系统意味着费尽心思地重写代码或依赖僵化的基于规则的自动化。这些方法通常会导致错误、丢失业务逻辑和昂贵的延误。通过人工智能驱动的方法，COBOL到Python转换更容易。以下是三种可以考虑的方法： 01(8).01.01(8).01(8).01(8).011**+1.=0=0=(+=(=1PYTHON通过COBOL转PYTHON代码翻译解锁遗留系统COBOL标识符部分。程序标识符。阿姆斯特朗数。环境部门。配置部分。仓库。功能全部固有数据部。工作存储段。WS-NUMBERPIC XWS-RESULTPIC 9WS-INDEXPIC 9WS-数字长度PIC 9WS-SUMPIC 9defis_armstrong_number# 初始化求和以及结果标志ws_sumws_result# 确定输入数字的长度（忽略空格）ws_number_length# 计算每位数字的幂之和的数字位数forws_index在范围# 获取当前字符的数值数字int数字_str# 将数字的幂次方相加长度到总和ws_sum数字# 检查原始数字是否等于计算出的总和如果int数字_strws_result# 返回结果（1如果该数是阿姆斯特朗数，0否则)返回ws_result过程部分。阿姆斯特朗数接受WS-数字移动tooWS-SUM WS-RESULT WS-NUMBER-LENGTH检查WS-数字合计WS-数字长度FOR角色初始化前空间执行循环 WS-INDEX从BY直到 WS-INDEX > WS-NUMBER-LENGTH计算WS-SUM=函数数值(WS-NUMBER (WS-INDEX: 1))WS-数字长度WS-SUMEND-PERFORM.IF 函数数值(WS-NUMBER) = WS-SUM移动tooWS-RESULT END-IF显示WS-RESULT。白皮书### 这个函数检查给定的数字是否是一个阿姆斯特朗数。阿姆斯特朗数是指其各位数字的幂次之和等于其本身的数。将COBOL翻译成Python可以使您的代码更清晰、更易于维护，通过用更简洁的逻辑和动态类型替换掉冗长、僵化的结构来实现。它简化了您的代码库，使其更易于适应，并在升级旧应用程序的同时保留了您的业务逻辑。这是一个如何将一个阿姆斯特朗数检查程序从cobol转换为python的例子。 5 020通过COBOL转PYTHON代码翻译解锁遗留系统Claude 3.5十四行诗模型克劳德控制带错误处理的代理基于Claude图的控制带错误处理的代理克劳德ReAct 智能体指标Python 执行Pylint平均执行白皮书成功实现现代化取决于翻译代码的质量。为了测试我们的翻译系统，我们使用了一个包含50多个COBOL-Python代码对的数据集，并通过分析来评估翻译的Python代码质量：我们测试了在不同设置下的模型，包括GPT-4、LLama、Qwen、DeepSeek和Claude，发现Claude 3.5 Sonnet表现优于其他模型，尤其是在代码翻译方面。综上所述，我们的解决方案可以与这些模型中的任何一种配合使用。此外，如果对安全性有顾虑，我们可以在本地上部署开源模型。代码质量Pylint评分：我们检查了代码的清洁度和可读性，测量了可维护性以及是否符合PEP8标准。执行结果等价：我们将COBOL输出与Python结果进行了比较，以确保一切正常工作。Python如何改变行业执行成功率：我们检查了翻译后有多少个Python脚本运行成功，捕获了语法错误、缺失的导入和无效的数据类型。 640608010075.5%84.9%84.9%90.6%平均值（0至100%）执行等价 最佳方法 通过COBOL转PYTHON代码翻译解锁遗留系统白皮书cobol以复杂著称，大多数人工智能翻译工具都难以进行cobol到python的迁移。react代理准确，但昂贵，并且比其他方法慢三倍。这说明了你的逻辑推理和情境感知对于准确迁移的重要性。控制代理另一方面提供了清晰的代码视图。它们简化了在任何语言中生成输出的过程，并减少了Python错误。通过结合推理模型、控制代理和ReAct代理，我们实现了超过90%的执行等价性，这比旧的整体提示方法要好得多。人工智能翻译工具在微调时效果最佳。您会因此看到更少的错误和更好的可靠性。当我们微调和清理数据时，我们观察到开源模型性能的改进——平均提高了20%，对于LLaMA 72B和Qwen 32B等模型，提高了高达60%。在我们的测试中，较小的、更干净的数据集表现优于较大的、更混乱的数据集。 与我们的专家交谈白皮书通过COBOL转PYTHON代码翻译解锁遗留系统用定制的AI驱动解决方案现代化您的系统。投资人工智能驱动的代码现代化为了保持竞争力，您需要现代化您的遗留系统。基于人工智能的COBOL到Python翻译为您提供了一种灵活、可扩展且面向未来的解决方案。它与现代技术协同工作并提升性能。此外，自动代码翻译节省时间和精力——它快速、准确且经济实惠。而且，您的现有业务逻辑保持完整，因此手工工作量减少。 关于我们北美总部欧洲总部30 炮兵街 伦敦 EC4 6XH 英国 +44 333 006 4341软思是领先的IT咨询和数字服务提供商。我们拓展新技术的前沿，以解决当今复杂的商业挑战，并为客户实现有意义的成果。我们无穷的好奇心驱使我们去探索和重塑可能的艺术。客户们自信地依靠软思来构建和执行成熟和创新的解决方案，例如数字工程、数据和 analytics、云以及 AI/ML。info@softserveinc.comwww.softserveinc.com201 西五街, 1550室 奥斯汀, 德克萨斯州 78701 +1 866 687 3588 (美国) +1 647 948 7638 (加拿大)我们的全球声誉来自于顶尖工程技术人才在三十多年时间里，以卓越的速度为高科技、金融服务、医疗保健、生命科学、零售、能源和制造业等企业产业提供优质数字解决方案的丰富经验。欲了解更多信息，请访问我们的网站、博客、领英、脸书和X（推特）页面。