feat(ms-ai-architect): Spor 1 — Port-1-substrat migrert på 4 ikke-advisor-skills (243 Source + 327 Type + 325 TOC + stale-verified poison fjernet) [skip-docs]

Steg 9 (R4): unified migrate-corpus.mjs --write over engineering/governance/
infrastructure/security. 327 filer mutert, verified=null, prosa byte-identisk
(fra første ## seksjon), advisor urørt (0 endringer).

To applier-fixes oppdaget under kjøring (TDD, RED→GREEN):
- insertHeaderFields: anker faller nå tilbake når en meta-linje selv passerer
  500B (2 filer pakket et avsnitt i **Status:** → Type/Source landet utenfor
  scan-vinduet, applierens post-write-assertion fanget + restaurerte).
- normalizeStaleVerified: fjerner nå ALLE stale non-date **Verified:** i
  500B-vinduet, inkl. stray body-dup rett under --- (9 mlops-genaiops-filer var
  ellers falskt "verified"/fresh, droppet fra worklist). Operatør-godkjent
  utvidelse av carve-out; kun stray metadata-linjer, aldri prosa.

test-transform-criterion: precondition oppdatert til post-migrasjons-sannhet
(fila bærer nå Source). Suite 728/728 grønn.
This commit is contained in:
Kjell Tore Guttormsen 2026-07-04 10:19:11 +02:00
commit ddce43d8b2
330 changed files with 4643 additions and 83 deletions

View file

@ -3,9 +3,23 @@
**Last updated:** 2026-02
**Status:** GA
**Category:** Multi-Modal AI
**Type:** reference
---
## Innhold
- [Introduksjon](#introduksjon)
- [Kjernekomponentar](#kjernekomponentar)
- [Document Layout Analysis](#document-layout-analysis)
- [Tabell- og skjemaekstraksjon](#tabell--og-skjemaekstraksjon)
- [Handskriftgjenkjenning](#handskriftgjenkjenning)
- [Pre- og postprosessering](#pre--og-postprosessering)
- [Implementeringsmønstre](#implementeringsmønstre)
- [Norsk offentleg sektor](#norsk-offentleg-sektor)
- [Beslutningsrammeverk](#beslutningsrammeverk)
- [For Cosmo](#for-cosmo)
## Introduksjon
Azure AI Document Intelligence (tidlegare Form Recognizer) er ein spesialisert teneste for automatisert dokumentbehandling som kombinerer bransjeleiande OCR med djuplæringsmodellar for å ekstrahere tekst, tabellar, strukturar og felt frå dokument. Tenesta støttar eit breitt spekter av dokumenttypar — PDF, bilete, Office-filer og HTML — med ein enkelt API-kall, og leverer resultat i Markdown-format som er optimalisert for integrasjon med LLM-ar i RAG-pipelines.