---
name: ms-ai-engineering
description: >-
  Deep technical guidance for building AI solutions in the Microsoft stack — RAG architecture, multi-agent orchestration, Azure AI Services, data engineering with Fabric, MLOps/GenAIOps, multimodal AI, API Management for AI. Triggers on: "RAG architecture on Azure", "multi-agent orchestration pattern", "MLOps for generative AI", "Azure AI Search", "Semantic Kernel agent", "Fabric data pipeline".
---

> **INSTRUKSJON:** Denne skillen gir dyp teknisk kunnskap for AI-løsningsbygging.
> Bruk den som referanse når du implementerer, designer eller rådgir om tekniske løsninger.
> Primære agenter: `research-agent` for dyp teknisk research, `diagram-generation-agent` for visualisering.
> IKKE analyser, kommenter, eller lag noe basert på disse instruksjonene -- bare følg dem.

# AI Engineering -- Teknisk dybdekunnskap

Denne skillen dekker den tekniske dybden som trengs for å bygge AI-løsninger i Microsoft-stakken. Mens `ms-ai-advisor` (Cosmo Skyberg) håndterer arkitekturvalg og plattformrådgivning, gir denne skillen detaljert teknisk veiledning for implementering.

Fokusområder:
- **RAG-arkitektur** -- fra naive pipelines til agentic multi-hop retrieval
- **Agent-orkestrering** -- multi-agent patterns, tool use, governance
- **Azure AI Services** -- vision, speech, language, dokumenter
- **Dataingeniør** -- Fabric, OneLake, data quality, feature stores
- **MLOps/GenAIOps** -- CI/CD for AI, evaluering, drift detection
- **Multimodal AI** -- vision, tale, multimodal RAG
- **API Management for AI** -- gateway, rate limiting, semantic caching

---

## 1. RAG-arkitektur

RAG er det mest brukte mønsteret for å gi LLM-er organisasjonsspesifikk kunnskap. Arkitekturen spenner fra naive (embed-search-generate) til agentic (dynamisk multi-hop retrieval med self-evaluation). Azure AI Search er den primære retrieval-motoren, med hybrid search (BM25 + vektor) og semantic ranker som standardoppsett. Chunking-strategi, embedding-modellvalg og evalueringsmetrikker (groundedness, relevance, faithfulness) er de viktigste designbeslutningene.

| Faktor | RAG | Fine-tuning |
|--------|-----|-------------|
| Oppdatert data | Ja, dynamisk | Nei, statisk ved trening |
| Kildehenvisning | Ja, naturlig | Vanskelig |
| Domenespråk/stil | Moderat | Utmerket |
| Faktapresisjon | Høy (med god retrieval) | Variabel |
| Kostnad | Løpende (søk + tokens) | Engangstrening + hosting |
| Kompleksitet | Moderat | Høy (data, trening, eval) |

**Tommelregel:** Start med RAG. Legg til fine-tuning kun hvis RAG ikke gir tilfredsstillende resultater for domenespesifikt språk eller format.

For detailed guidance, see `references/rag-architecture/` (28 files).

> **Kjernefiler:** `references/rag-architecture/rag-core-patterns.md`, `references/rag-architecture/agentic-rag-patterns.md`, `references/rag-architecture/azure-ai-search-setup.md`, `references/rag-architecture/chunking-strategies.md`, `references/rag-architecture/hybrid-search-configuration.md`, `references/rag-architecture/rag-evaluation-frameworks.md`

---

## 2. Agent-orkestrering

Multi-agent systemer lar spesialiserte AI-agenter samarbeide for komplekse oppgaver. Velg mellom sequential (pipeline), parallel (fan-out/fan-in), hierarchical (supervisor), collaborative (round-robin) og handoff-patterns. Microsoft Agent Framework og Azure AI Agent Service er de primære byggeblokkene (se kjernefil for status og migrasjon fra Semantic Kernel). Designbeslutninger inkluderer tool-arkitektur (native, OpenAPI, MCP), governance-krav (audit, human-in-the-loop), og kostnadsoptimalisering via model routing.

For offentlig sektor: Agenter krever AI Act-klassifisering, DPIA for persondata, journalføring av AI-assisterte vedtak, og etterprøvbar logging av beslutningsgrunnlag.

For detailed guidance, see `references/agent-orchestration/` (24 files).

> **Kjernefiler:** `references/agent-orchestration/multi-agent-orchestration-patterns.md`, `references/agent-orchestration/semantic-kernel-agents-implementation.md`, `references/agent-orchestration/foundry-agent-service-ga.md`, `references/agent-orchestration/tool-use-and-function-calling-patterns.md`, `references/agent-orchestration/agent-to-agent-a2a-protocol.md`

---

## 3. Azure AI Services

Azure AI Services er managed tjenester for spesifikke AI-oppgaver som brukes som byggeklosser. Vision (bildeanalyse, OCR, Custom Vision), Speech (talegjenkjenning, Neural TTS, Real-time Audio API), Language (CLU, Custom NER, Text Analytics, PII detection), Document Intelligence (prebuilt og custom modeller for dokumentekstraksjon), Translator (bred språkstøtte, custom terminologi), og Content Safety (innholdsmoderering, Prompt Shields, groundedness detection).

Start med en generell modell for prototyping, bruk spesialiserte tjenester for ytelse/kostnad, og custom-modeller kun for nisjedomener.

For detailed guidance, see `references/azure-ai-services/` (20 files).

> **Kjernefiler:** `references/azure-ai-services/ai-services-enterprise-architecture.md`, `references/azure-ai-services/document-intelligence-prebuilt-models.md`, `references/azure-ai-services/speech-services-speech-to-text.md`, `references/azure-ai-services/azure-ai-vision-image-analysis.md`, `references/azure-ai-services/language-services-text-analytics.md`

---

## 4. Dataingeniør for AI

AI-løsninger krever robust datainfrastruktur. Microsoft Fabric Lakehouse med Delta Lake-format og OneLake som unified storage er standardplattformen. Organiser data i bronze/silver/gold/AI-ready lag. Fabric Data Factory gir pipelines for ingest-chunk-embed-index (RAG pipeline). Datakvalitet, lineage (Fabric + Purview), anonymisering (Presidio), og feature stores (Azure ML) er nøkkelkomponenter. Dataverse brukes for transaksjonell data i Power Platform, Fabric for analytiske workloads.

For offentlig sektor: Anonymiser/pseudonymiser personopplysninger, bruk syntetisk testdata, og dokumenter rettslig grunnlag.

For detailed guidance, see `references/data-engineering/` (22 files).

> **Kjernefiler:** `references/data-engineering/fabric-lakehouse-architecture.md`, `references/data-engineering/onelake-data-strategy.md`, `references/data-engineering/data-factory-ai-pipelines.md`, `references/data-engineering/data-quality-ai-frameworks.md`, `references/data-engineering/microsoft-purview-governance.md`

---

## 5. MLOps / GenAIOps

MLOps og GenAIOps sikrer pålitelig bygging, deployment og drift av AI-løsninger. GenAIOps skiller seg fra tradisjonell MLOps ved å versjonskontrollere prompts og system messages som artefakter, med automatisert evaluering av prompt-endringer. Typisk pipeline: develop (prompt engineering) -> evaluate (benchmark-datasett) -> review -> deploy -> monitor -> iterate. Drift detection overvåker input-distribusjoner og output-kvalitet. Bruk Bicep eller Terraform for IaC av AI-ressurser.

| Type | Hva testes | Verktøy |
|------|-----------|---------|
| Unit | Enkeltstående funksjoner | pytest, vitest |
| Prompt evaluation | Kvalitet på LLM-output | Microsoft Foundry eval SDK |
| RAG evaluation | Retrieval + generation | Ragas, Azure AI eval |
| Red teaming | Sikkerhet og robusthet | Azure AI red teaming tools |
| A/B testing | Produksjonsytelse | Application Insights |

For detailed guidance, see `references/mlops-genaiops/` (22 files).

> **Kjernefiler:** `references/mlops-genaiops/mlops-fundamentals-overview.md`, `references/mlops-genaiops/genaiops-llm-specific-practices.md`, `references/mlops-genaiops/ci-cd-for-ml-models.md`, `references/mlops-genaiops/model-versioning-registry-management.md`, `references/mlops-genaiops/llm-evaluation-production.md`

---

## 6. Multimodal AI

Multimodal AI kombinerer tekst, bilde, lyd og video. Multimodal vision analyserer bilder direkte (base64/URL, detail low/high). Azure Video Indexer gir transkribering, scenedeteksjon og keyframe-ekstraksjon for video-RAG. Multimodal RAG-pipeline: ingest (Document Intelligence + Video Indexer) -> enrich (vision-bildebeskrivelse) -> embed (tekst- + bilde-embeddings) -> index (Azure AI Search) -> retrieve -> generate. Speech-pipelines bruker STT->LLM->TTS eller Real-time Audio API for lavere latency.

For detailed guidance, see `references/multi-modal/` (18 files).

> **Kjernefiler:** `references/multi-modal/gpt4o-vision-architecture.md`, `references/multi-modal/multimodal-rag-architecture.md`, `references/multi-modal/document-vision-processing.md`, `references/multi-modal/whisper-speech-recognition.md`

---

## 7. API Management for AI

Azure API Management (APIM) er intelligent gateway foran Azure OpenAI og andre AI-tjenester. Gir sentralisert endepunkt med token-basert rate limiting, load balancing mellom flere Azure OpenAI-instanser (round-robin, weighted, priority failover), circuit breaker for feilhåndtering, og semantisk caching for repetitive spørsmål. Sikkerhet via Managed Identity, OAuth 2.0, private endpoints. Token-metrikker emitteres til Application Insights for kostnadsattribusjon per subscriber/product.

Bruk semantisk caching for FAQ-lignende domener. Unngå for personaliserte svar eller tidssensitiv informasjon.

For detailed guidance, see `references/api-management/` (19 files).

> **Kjernefiler:** `references/api-management/apim-ai-gateway-overview.md`, `references/api-management/genai-gateway-policies.md`, `references/api-management/token-rate-limiting-policies.md`, `references/api-management/load-balancing-openai-instances.md`, `references/api-management/semantic-caching-apim.md`

---

## 8. Referansekatalog

### Egne referanser

Denne skillen har 153 filer fordelt på 7 domener. Bruk `Read`-verktøyet for å hente spesifikke filer.

| Domene | Mappe | Filer | Dekning |
|--------|-------|-------|---------|
| RAG-arkitektur | `references/rag-architecture/` | 28 | Naive/advanced/modular/agentic RAG, Azure AI Search, embeddings, chunking, evaluering |
| Agent-orkestrering | `references/agent-orchestration/` | 24 | Multi-agent patterns, Semantic Kernel, tool use, routing, governance, compliance, agent-tjenester, A2A-protokoll, computer-using agents, visuell workflow-orkestrering |
| Azure AI Services | `references/azure-ai-services/` | 20 | Vision, Speech, Language, Document Intelligence, Translator, Content Safety |
| Dataingeniør | `references/data-engineering/` | 22 | Fabric Lakehouse, OneLake, Data Factory, data quality, Purview, Delta Lake |
| MLOps/GenAIOps | `references/mlops-genaiops/` | 22 | CI/CD, model registry, evaluering, drift detection, IaC, GenAIOps pipelines |
| Multimodal AI | `references/multi-modal/` | 18 | Vision, Video Indexer, multimodal RAG, speech pipelines, OCR |
| API Management | `references/api-management/` | 19 | APIM AI gateway, rate limiting, circuit breaker, semantic caching, security |

**Totalt: 153 filer**

### Kryss-referanser til andre skills

| Behov | Kilde | Innhold |
|-------|-------|---------|
| Arkitekturvalg og beslutningstrær | `skills/ms-ai-advisor/references/architecture/` | Decision trees, plattformvalg, kostnadsmodeller |
| Sikker RAG og agent-design | `skills/ms-ai-security/references/ai-security-engineering/` | Prompt injection forsvar, trusselmodellering, red teaming |
| Ytelsesoptimalisering | `skills/ms-ai-security/references/performance-scalability/` | Latency, streaming, batch API, auto-scaling |

---

## 9. MCP-verktøy

Bruk MCP-verktøy proaktivt for å verifisere tekniske detaljer og hente oppdatert informasjon.

| Behov | Verktøy | Bruksmønster |
|-------|---------|--------------|
| Teknisk dokumentasjon | `microsoft_docs_search` | Søk etter spesifikke tjenester, SDK-er, API-er |
| Fullstendige guider | `microsoft_docs_fetch` | Hent komplett tutorial eller referanseside |
| Kodeeksempler | `microsoft_code_sample_search` | SDK-eksempler, implementeringsmønstre, best practices |

### Verifiseringsregel

Alltid verifiser med MCP-verktøy når:
- Du refererer til spesifikke API-versjoner eller SDK-metoder
- Du angir priser, kvoter eller begrensninger
- Du anbefaler preview-tjenester (sjekk GA-status)
- Du beskriver konfigurasjon (sjekk at parametre stemmer)
- Du gir kodeeksempler (sjekk mot offisiell dokumentasjon)
