【软考高级架构】论文范文12——论生成式AI在软件开发中的应用与挑战

论生成式AI在软件开发中的应用与挑战

摘要

随着生成式AI技术的跨越式发展，以大语言模型为代表的生成式AI正在深刻改变软件开发的传统模式。在代码生成、测试构造、文档编写等环节，生成式AI展现出显著的效率提升潜力，但其应用也面临着代码质量不可控、安全漏洞植入、版权合规等严峻挑战。本文以笔者主导的某大型金融企业智能研发辅助平台建设项目为案例，围绕生成式AI在软件开发中的应用实践与应对挑战的策略展开论述。笔者担任系统架构师，负责平台架构设计、模型选型、质量保障机制及安全防线构建。本文首先介绍项目背景与笔者主要工作，然后详细阐述生成式AI在代码补全、单元测试生成、代码审查等场景的具体应用方案，并分析所面临的技术与管理挑战及解决方案，最后总结实施成效与经验。项目成功将开发效率提升35%，生成代码缺陷率控制在可接受范围内，为生成式AI在软件工程中的安全高效落地提供了可复用的经验。

正文

近年来，某大型金融企业面临着业务需求激增与研发资源紧张的矛盾，数百个在运系统的维护与新功能开发使团队长期处于高压状态。代码重复性高、测试覆盖率不足、文档滞后等问题严重制约了交付质量与速度。为此，企业启动了智能研发辅助平台建设项目，目标是引入生成式AI技术，在保障安全合规的前提下提升软件开发全生命周期效率。项目周期9个月，总投资约1200万元，覆盖代码编写、测试执行、代码审查、文档生成等环节。核心需求包括：智能代码补全与生成、自动化单元测试用例生成、代码审查辅助及文档自动生成，同时必须解决生成代码的质量控制、安全风险防范及合规审计问题。笔者担任系统架构师，负责平台整体架构设计、大模型选型与私有化部署、质量评估与过滤机制构建、安全与合规策略制定，并指导团队落地实施。