chore(ms-ai-architect): refresh KB medium-bucket — 74 files [skip-docs]

KB-currency refresh (medium priority, 2026-06-19) via /architect:kb-update.
74 medium-prioritets filer re-verifisert mot Microsoft Learn (MCP) — delegert
til 15 parallelle Opus-subagenter (3 bølger) gruppert etter delt kilde, med
disjunkte fil-sett. Verifisert i hovedkontekst (scope-sjekk + diff-review av
de faktatunge gruppene + tester).

Hovedendringer (faktuelle korreksjoner + currency):
- Azure AI Search semantic ranker: TILGJENGELIG PÅ ALLE TIERS (også Free/Basic
  m/ gratis månedlig kvote) — gammel KB sa feilaktig "kun S1+". Korrigert i
  tier-tabell, anti-patterns og beslutningstabell (azure-ai-search-setup).
- APIM score-threshold = DISTANSE (lavere = strengere): tuning-tabellen i
  rag-caching-optimization hadde retningen baklengs — invertert til korrekt.
- Agentic retrieval GA/preview-nyanse presisert (hovedkontekst-korreksjon mot
  agentic-retrieval-how-to-migrate): GA via REST 2026-04-01 returnerer EKSTRAKTIV
  grounding (references + activity), IKKE syntetiserte svar. Answer synthesis,
  ikke-minimal reasoning effort (LLM query planning) og multi-turn messages
  forblir preview (2026-05-01-preview). Subagent hadde overforenklet til "hele
  kjernepipelinen GA"; rettet i agentic-rag-patterns + citation-tracking.
- Copilot Studio modell-tabeller (platforms/copilot-studio): fjernet Claude Opus
  4.5 + GPT-5.2 (borte fra kilde), lagt til Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6 (GA),
  Opus 4.7 + Mistral Medium 3.5 (experimental); GPT-5 Reasoning/Auto = preview;
  A2A GA (apr 2026).
- Computer Use (CUA): Copilot Studio GA 2026-05-07; 4 modeller m/ tier/status
  (OpenAI CUA + Sonnet 4.5 GA, Sonnet 4.6 + Opus 4.6 experimental); 5 credits/
  steg standard, 15 premium; US-only region-krav FJERNET i GA-dok; Cloud PC pool
  + Hosted browser + bring-your-own-machine.
- Azure AI Search REST API-versjoner bumpet: 2025-09-01 -> 2026-04-01 (stabil),
  2025-11-01-preview -> 2026-05-01-preview (hybrid-search, rag-security-rbac,
  chunking).
- Power Automate-integrasjon: trigger "Run a flow from Copilot" -> "When an agent
  calls the flow"; App Service innebygd MCP (preview) lagt til.
- M365 Copilot-manifest v1.26 -> v1.28 (GA, mai) / v1.29 dokumentert (juni);
  "Tenant graph grounding" -> "Work IQ".
- Speech fast transcription 2t/300MB -> 5t/500MB; multilingual 14 -> 15 locales
  (+ pt-BR). Content Understanding reasoning preview -> GA (v1.0, 2025-11-01).
- Security Copilot E5 -> E5+E7. Død Databricks-URL ci-cd/best-practices ->
  ci-cd/flows. Prompt Flow retirement (2027-04-20 -> MAF) notert der den
  presenteres som go-forward. Gateway-topologi-tabell-feil rettet.
- Alle 74 Last updated -> 2026-06-19.

Discovery ikke kjørt (historisk kun Databricks-støy) -> 389-telling uendret,
ingen resync. validate 239 PASS, kb-integrity 115/115 (262 orphan-warnings
uendret), gitleaks clean.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01REiKFhP4w6xGXXqWKpPCJJ

skills/ms-ai-engineering/references/rag-architecture/chunking-strategies.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Document Chunking — Strategies and Implementation
 
-**Last updated:** 2026-02
+**Last updated:** 2026-06-19
 **Status:** GA (core features), Preview (token chunking)
 **Category:** RAG Architecture & Semantic Search
 
@@ -122,7 +122,7 @@ Valg av chunking-strategi avhenger av dokumenttype, bruksmønster, kvalitetskrav
 
 **Arkitektur:** Data source → Indexer → Azure Content Understanding skill → Semantiske enheter → Embedding skill → Index
 
-**Konsept:** I stedet for å dele dokumenter etter fast størrelse eller setningsgrenser, identifiserer semantisk chunking meningsfulle tematiske enheter som kan spenne over sider. Azure Content Understanding (GA nov 2025) analyserer dokumentstruktur og semantikk for å produsere chunks som bevarer sammenhengende konsepter.
+**Konsept:** I stedet for å dele dokumenter etter fast størrelse eller setningsgrenser, identifiserer semantisk chunking meningsfulle tematiske enheter som kan spenne over sider. Azure Content Understanding (GA; anbefalt skill for nye skillsets) analyserer dokumentstruktur og semantikk for å produsere chunks som bevarer sammenhengende konsepter.
 
 **Fordeler:**
 - Chunks bryter ikke midt i et konsept eller argument
@@ -325,5 +325,5 @@ Overlapp øker antall chunks proporsjonalt:
 | RAG chunking phase (Architecture Guide) | **Verified** | [learn.microsoft.com](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/rag/rag-chunking-phase) |
 | RAG with Document Intelligence | **Verified** | [learn.microsoft.com](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/document-intelligence/concept/retrieval-augmented-generation) |
 | Azure Search Vector Samples (GitHub) | **Verified** | [github.com/Azure](https://github.com/Azure/azure-search-vector-samples) |
-| Token chunking (preview) | **Baseline** | Annonsert i 2025-11-01-preview API |
+| Token chunking (preview) | **Baseline** | Tilgjengelig i 2026-05-01-preview API (Skillsets - Create or Update) |
 | Prisinformasjon | **Baseline** | Basert på offentlige prislister, sjekk Azure-kalkulator for oppdaterte priser |