open/ms-ai-architect
1
0
Fork 0
Code Issues Releases 4 Activity

docs(ms-ai-architect): KB-refresh tema-b — Foundry-navnesveip «Azure AI Foundry»→«Microsoft Foundry» (233 filer)

Browse source 
Verifisert mot offisiell MS-doc (juni 2026): «Microsoft Foundry» er det
gjeldende produkt-/portalnavnet; «Foundry (classic)» = gamle «Azure AI Foundry»
(/azure/foundry/ vs /azure/foundry-classic/). Premiss bekreftet før sveip.

Multi-regel, IKKE naiv s/Azure AI Foundry/Microsoft Foundry/ — MS dropper
«Azure AI» (legger IKKE til «Microsoft») for to produktvarianter:
- «Azure AI Foundry Agent[ Service|s]» → «Foundry Agent Service/Agents» (MS-form)
- «Azure AI Foundry Models» → «Foundry Models» (i «Azure OpenAI in Foundry Models»)
- «Azure AI Foundry SDK» → «Microsoft Foundry SDK» (operatør-valg)
- «Azure AI Foundry portal/project» + generisk → «Microsoft Foundry»
- Pre-eksisterende «Microsoft Foundry Models» (4) normalisert → «Foundry Models»

Bevart: «Azure OpenAI», «Azure AI Inference SDK», «Azure AI Search»,
«Azure AI Services», kode-IDer. Historisk ref «(tidligere Azure AI Foundry)»
i model-catalog-2026.md beskyttet via lookbehind. URL /azure/ai-foundry/→
/azure/foundry/ kun i owasp-llm-top10 (KB-ref); docs/-filer deferred.

Scope: skills (inkl. 3 SKILL.md) + commands + agents + README + CLAUDE.
Ekskludert: docs/ (interne), playground/+tests/ fixtures (testdata),
CHANGELOG.md (historisk logg), STATE.md (gitignored).

3 SKILL.md endret (advisor/engineering/security) → judge-cache teknisk
invalidert for disse, men scorer uendret: advisor 91, eng/gov/infra/sec 96
(alle ≥90). validate 239/0. 0 «Azure AI Foundry» igjen (utenom bevart ref).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Kjell Tore Guttormsen 2026-06-23 21:00:27 +02:00
commit 03d596e4ec
233 changed files with 810 additions and 810 deletions
Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

10
skills/ms-ai-governance/references/monitoring-observability/application-insights-llm-monitoring.md
View file

@ -8,7 +8,7 @@
Application Insights er Azures native observability-plattform for å overvåke LLM-applikasjoner med OpenTelemetry-kompatibel tracing. Denne guiden dekker LLM-spesifikk telemetri, custom events for AI-interaksjoner, distributed tracing for AI-pipelines, performance baselines, og error tracking.
Application Insights integrerer sømløst med Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service, og alle større AI-rammeverk (LangChain, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework, OpenAI Agents SDK).
Application Insights integrerer sømløst med Microsoft Foundry, Azure OpenAI Service, og alle større AI-rammeverk (LangChain, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework, OpenAI Agents SDK).
## Hvorfor Application Insights for LLM-applikasjoner?
@ -179,7 +179,7 @@ AppRequests
| order by TimeGenerated asc
```
### Instrumentering med Azure AI Foundry SDK
### Instrumentering med Microsoft Foundry SDK
**Python setup:**
@ -704,7 +704,7 @@ Application Insights **End-to-end transaction details** viser:
Application Insights er riktig valg for LLM-observabilitet når:
1. **Azure-native setup** — Kunden bruker Azure AI Foundry eller Azure OpenAI
1. **Azure-native setup** — Kunden bruker Microsoft Foundry eller Azure OpenAI
2. **Multi-framework miljø** — LangChain, Semantic Kernel, Agent Framework i samme system
3. **Enterprise compliance** — Trenger logging i Azure subscription med RBAC
4. **Cost tracking** — Viktig å korrelere token usage med fakturering
@ -734,7 +734,7 @@ Application Insights er riktig valg for LLM-observabilitet når:
2. **Enable content recording selektivt** — Kun for debugging, ikke produksjon
3. **Implementer custom metrics** — Token cost, latency percentiles, TTFT
4. **Sett opp alerting** — Error rate, cost spikes, latency anomalies
5. **Kombiner med prompt evaluation** — Azure AI Foundry Evaluation + App Insights tracing
5. **Kombiner med prompt evaluation** — Microsoft Foundry Evaluation + App Insights tracing
**Eksempel-arkitektur:**
@ -769,7 +769,7 @@ az monitor app-insights component create \
# 3. Install SDK + configure
pip install azure-ai-projects azure-monitor-opentelemetry
# 4. Skriv 5 linjer code (se "Instrumentering med Azure AI Foundry SDK")
# 4. Skriv 5 linjer code (se "Instrumentering med Microsoft Foundry SDK")
# 5. Deploy → Se traces i portal
```