Ressurser

Teknisk FAQ og veiledning

Denne delen svarer på vanlige spørsmål om teknikk, implementering og drift. Den er laget for utviklere, power users og beslutningstakere som jobber tett med våre systemer.

AI-systemer og tilpasninger

Hvordan sikrer dere at skreddersydde systemer er enkle å vedlikeholde?

Vi bygger modulært, med versjonerte API-er og dokumentasjon som standard. Hver del kan byttes eller oppdateres uten å påvirke resten, slik at teknisk gjeld holdes lav.

Hva skjer om en språkmodell begynner å hallusinere?

Vi har innebygde mekanismer for å oppdage hallusinasjon, kombinert med datakontroller og overvåkning av modell-drift. Vi validerer svar mot kilder og justerer prompts eller re-trener modellen når det trengs.

Kan systemet hostes i vår egen infrastruktur?

Ja. Vi støtter kundedrevne oppsett i VPC eller privat sky. Tilgangsstyring og IAM-oppsett kreves for sikker drift. Dette vil ha en ekstra kostnad sammenlignet med fullstendig managed løsning.

Kan dere bygge systemer som fungerer på flere språk?

Ja. Vi støtter flerspråklige modeller og lokaliseringslag tilpasset brukstilfellet, spesielt for kundeservice og globale kunnskapsbaser.

Tilbyr dere støtte for RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Ja. Vi bygger RAG-systemer med vektorsøk, semantiske filtre og pipelines som sikrer kildetilknyttede svar. QA inkluderer målinger på presisjon, recall og groundedness (kildeforankring).

Infrastruktur og DevOps

Hvordan håndterer dere utrulling og oppdateringer?

Vi setter opp GitHub-workflows eller n8n-baserte CI/CD-løp. Staging og produksjon er isolert, og alle større oppdateringer går gjennom regresjonstesting før lansering.

Hvilken infrastruktur bruker dere?

Vi benytter Docker, Terraform, Railway og Kubernetes til miljøhåndtering. For sikkerhet bruker vi kryptering, secrets management og prinsippet om minst mulig tilgang.

Feilsøking og spesialtilfeller

Hva om jeg får inkonsistente svar?

Send inn logger og eksempelprompts til vår supportkanal. Vi bruker automatisk retry, fallback-modeller og feilmønstre som sikrer stabilitet.

Hva gjør dere ved lange responstider?

Vi profilerer responstiden med request tracing og async-logger, og optimaliserer med caching, prompt-trimming eller riktig modellvalg.

Ordliste

LLM (Large Language Model)

Nevral nettverk trent på store tekstmengder, som kan generere menneskelignende tekst.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Teknikk som kombinerer språkmodeller med eksterne kunnskapsbaser eller vektordatabaser for mer faktabasert output.

Vektordatabase

Database som lagrer embeddings – tallbaserte representasjoner av tekst – for å muliggjøre semantisk søk.

Embedding

Numerisk representasjon av betydningen i et stykke tekst eller data.

Prompt engineering

Å utforme prompts for å styre hvordan en språkmodell svarer.

Groundedness

Måling av hvor godt et AI-svar stemmer overens med kilder eller pålitelig kontekst.

Token limit

Maksimalt antall tokens (tekststykker) en modell kan håndtere i ett input/output-løp.

Agent

Et AI-system som utfører en oppgave autonomt eller semi-autonomt, som research, klassifisering eller samtale.

Human-in-the-loop (HITL)

Arbeidsflyt der mennesker vurderer, godkjenner eller overstyrer AI-output.

CI/CD (Continuous Integration/Deployment)

Automatiserte prosesser for testing, validering og utrulling av programvare til staging og produksjon.