Più si va avanti e più le aspettative sull’intelligenza artificiale aumentano, soprattutto in ambito enterprise. In questo contesto l’AI acquista valore man mano che riesce a essere sempre più d’aiuto per comprendere architettura e funzionamento del software, sia in produzione sia dopo ogni modifica, e per risolvere problemi (o anticiparli). Per andare così in profondità tecniche promettenti fanno uso di knowledge graph per analizzare il software e modelli AI per la comprensione del codice e il debugging. Vediamo di cosa si tratta.
RAG e GraphRAG: che differenza c’è
La RAG (Retrieval-Augmented Generation) è diventata lo standard per affiancare un modello linguistico alla documentazione aziendale: si indicizzano i contenuti, si recuperano i pezzi rilevanti e l’AI costruisce la risposta a partire da queste informazioni. Suddivide la documentazione in chunk, li indicizza (tipicamente in uno spazio vettoriale) e, a ogni query, seleziona i frammenti più affini su cui il modello genera la risposta. È un approccio efficace per knowledge base, FAQ e manuali, ma tratta il software come testo, non come sistema strutturato di componenti, dipendenze, dati.
La GraphRAG aggiunge alla tecnica descritta un grafo che crea relazioni tra entità aggiungendo significati non esprimibili con una RAG. Moduli, microservizi, chiamate API, tabelle, code di messaggistica, regole di business, owner applicativi: tutto viene modellato come nodo o relazione all’interno di un grafo. Questo permette all’AI di non limitarsi a cercare il paragrafo giusto, ma di muoversi lungo percorsi logici: da un errore a una chiamata, da una chiamata a un servizio, da un servizio ai dati regolati che utilizza.
Come un knowledge graph vede il software
Se consideriamo il software come città, il knowledge graph è l’elemento che permette di muoverci all’interno della “città” avendo visibilità piena. Come una sorta di navigatore capace di vedere la rete stradale, il traffico e la destinazione, allo stesso modo il knowledge graph vede:
- le entità tecniche (classi, servizi, endpoint, tabelle, processi batch) con i loro attributi
- le relazioni tra queste entità (cosa chiama cosa, dove transitano i dati, quali componenti condividono lo stesso dominio o la stessa infrastruttura)
Su questa base si possono “ancorare” log, metriche, eventi di osservabilità: ogni errore, spike di latenza o violazione di regola"può essere messo in relazione con un nodo del grafo". Il risultato è un grafo multilivello che collega panoramica architetturale, domini applicativi e dettagli tecnici e mantiene coerenza semantica lungo tutti i layer.
Log, metriche e telemetria runtime possono essere ancorati ai nodi del grafo, trasformando eventi, incident e anomalie in percorsi leggibili attraverso il sistema. La mappa diventa così dinamica: mostra componenti, flussi applicativi e punti in cui passano dati regolati (ad esempio GDPR o PSD2). In questo modo si abilitano controlli di rischio, sicurezza e compliance integrati direttamente nel modello.
Comprensione in linguaggio naturale
Quando un modello di AI viene messo a lavorare su un knowledge graph software, la AI ragiona su una rappresentazione strutturata del sistema:
- risponde a domande in linguaggio naturale (“da quali servizi passa questo dato sensibile?”, “quali componenti tocco se modifico questa API?”) seguendo i percorsi del grafo
- può mettere in relazione il codice con ciò che succede in produzione (log, metriche, errori, ticket) e restituisce spiegazioni motivate, non solo descrizioni generiche
Questo è particolarmente evidente in scenari di modernizzazione o migrazione: anziché affidarsi alla memoria dei singoli o a documenti spesso obsoleti, l’AI utilizza il grafo per evidenziare dipendenze critiche, potenziali colli di bottiglia e componenti ad alto rischio in caso di cambiamento.
AI a supporto degli strumenti per il debug
Su incident e problemi di produzione la differenza si nota ancora di più. Gli strumenti AI per il debugging che sfruttano un knowledge graph non si limitano a suggerire “possibili cause” basate su pattern testuali: collegano stacktrace, chiamate distribuite, eventi infrastrutturali e regole applicative all’interno del grafo. Questo consente di:
- ricostruire catene causali (“questo errore nasce qui, si propaga qui, impatta questi servizi e questi utenti”)
- proporre remediation che tengono conto di dipendenze
- generare automaticamente diagrammi di sequenza e di flusso aderenti allo stato reale del sistema, utili anche per il confronto con business, per risk e compliance
Per i team tecnici, la combinazione tra knowledge graph e agenti AI specializzati nell’analisi del software significa poter “interrogare” il sistema in linguaggio naturale, delegare all’AI la traduzione delle domande e ottenere insight già contestualizzati per i diversi stakeholder.
In scenari complessi come incident multi-sistema, refactoring di domini core o migrazioni cloud, questi strumenti possono proporre scenari alternativi, evidenziare hot spot architetturali e stimare il rischio sulla base delle relazioni mappate.
I vantaggi per le aziende
Per organizzazioni che dipendono dai software complessi, come banking, telco e assicurazioni, un agente AI che utilizza strutture a grafo per l’analisi del software diventa un asset condiviso:
- per DevOps e SRE, che leggono subito correlazioni tra eventi, codice e infrastruttura
- per architetture e governance, che ottengono mappe aggiornate e interrogabili
- per compliance e sicurezza, che possono verificare l’aderenza a regole e normative
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