Tekniksvenska

Uttal: sam-man-stäl-la Svensk definition: Att samla in, ordna och presentera information på ett strukturerat sätt. Engelsk förklaring: to compile, consolidate Exempel:

Jag ansvarar för att sammanställa resultat från flera datakällor inför styrgruppsmötet.

2. förutsättning

Uttal: för-ut-sätt-ning Svensk definition: Något som måste vara uppfyllt för att något annat ska fungera eller bli möjligt. Engelsk förklaring: prerequisite, condition Exempel:

En tydlig datamodell är en viktig förutsättning för skalbar analys.

3. avvägning

Uttal: av-väg-ning Svensk definition: En genomtänkt balans mellan olika alternativ eller intressen. Engelsk förklaring: trade-off, balancing act Exempel:

Valet av molnlösning kräver en avvägning mellan kostnad, säkerhet och flexibilitet.

4. ändamålsenlig

Uttal: än-da-måls-en-lig Svensk definition: Anpassad för sitt syfte; lämplig och effektiv. Engelsk förklaring: fit for purpose Exempel:

Vi behöver en ändamålsenlig arkitektur snarare än den mest avancerade.

5. underlag

Uttal: un-der-lag Svensk definition: Information eller material som används som grund för beslut. Engelsk förklaring: supporting material, basis Exempel:

Beslutet fattades på basis av ett gediget tekniskt underlag.

6. tillförlitlig

Uttal: till-för-lit-lig Svensk definition: Något man kan lita på; stabilt och korrekt. Engelsk förklaring: reliable, trustworthy Exempel:

Modellen är tillförlitlig även vid variationer i sensordata.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Vi har gjort en första analys, men behöver komplettera med ytterligare underlag.
Det här är en rimlig lösning givet nuvarande förutsättningar.
Jag ser detta som en avvägning snarare än ett tekniskt problem.
Lösningen är inte perfekt, men tillräckligt ändamålsenlig för produktion.
På sikt bör vi se över arkitekturen för att öka robustheten.
Jag föreslår att vi återkommer med en sammanställning nästa vecka.

💡 Typiskt svenskt: försiktiga formuleringar, fokus på process snarare än starka påståenden.

Chef: Hur ser du på nästa steg i projektet? Jag: Jag tycker att vi först behöver sammanställa nuläget och säkra ett gemensamt underlag. Chef: Finns det några risker vi bör ta hänsyn till? Jag: Ja, framför allt är det en avvägning mellan leveranstid och modellens tillförlitlighet. Chef: Är nuvarande lösning tillräcklig? Jag: Den är ändamålsenlig för pilotfasen, men inte för fullskalig drift. Chef: Vad föreslår du då? Jag: Att vi tar ett stegvis beslut baserat på tydliga förutsättningar.

🎤 Följdfrågor – svara muntligt:

Hur skulle du förklara din avvägning för en icke-teknisk chef?
Vad gör du om underlaget är ofullständigt men beslut ändå krävs?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text (läs högt):

I det här skedet ser vi att lösningen fungerar stabilt i testmiljö. Samtidigt finns det vissa osäkerheter kopplade till datakvalitet och skalning. Min rekommendation är därför att vi använder den nuvarande modellen som beslutsunderlag, men att vi parallellt arbetar vidare med förbättringar. Det ger oss en rimlig balans mellan tempo och kvalitet, vilket är viktigt i den här typen av projekt.

Förståelsefrågor:

Varför rekommenderas inte full produktion direkt?
Vad används modellen till i nuläget?
Vilken balans lyfter talaren fram?

5️⃣ Läsförståelse

Text (ca 150 ord):

Datadrivna beslut blir allt viktigare inom både privat och offentlig sektor i Sverige. Samtidigt ställs höga krav på transparens, spårbarhet och kvalitet i de analyser som ligger till grund för besluten. För organisationer innebär detta att tekniska lösningar inte bara ska vara avancerade, utan också ändamålsenliga och begripliga för olika intressenter.

I praktiken handlar det ofta om avvägningar. En komplex maskininlärningsmodell kan ge hög precision, men vara svår att förklara. En enklare modell kan vara mer tillförlitlig ur ett verksamhetsperspektiv, även om den är mindre exakt. Därför behöver tekniska specialister kunna kommunicera sina val på ett tydligt och nyanserat sätt.

Ett välstrukturerat underlag, där antaganden och begränsningar framgår, är ofta avgörande för att skapa förtroende och nå samsyn i organisationen.

Frågor:

Varför är transparens viktig i datadrivna beslut?
Vilket problem kan avancerade modeller innebära?
Vad krävs av tekniska specialister utöver teknisk kompetens?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar med egna ord.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv ett kort svar på en intervjufråga:

Hur säkerställer du att tekniska lösningar blir användbara för verksamheten?

Krav:

5–8 meningar
professionell svenska
lugn, saklig ton (inte skrytsam)

Exempel:

Jag ska leverera en lösning som förbättrar verksamhetens prestanda och samtidigt reducerar den totala kostnaden. Lösningen bygger på att vi kontinuerligt kan träna om modeller baserat på ny och uppdaterad data på ett skalbart sätt. Genom att automatisera reträning och driftsättning minskar vi både manuellt arbete och ledtider. Det är därför viktigt att vi kan publicera nya modeller snabbt och på ett kontrollerat sätt. På så sätt kan vi reagera snabbare på förändringar i verksamheten och optimera resursanvändningen. Sammantaget bidrar detta till lägre kostnader och en mer effektiv och robust lösning över tid.

Dagens svensklektion – 26 december 2025

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. genomförbar

Uttal: ge-nom-för-bar Definition: Möjlig att utföra i praktiken, inte bara i teorin. Engelska: feasible Exempel:

Förslaget är tekniskt intressant, men vi måste säkerställa att det är genomförbart inom tidsramen.

2. resurseffektiv

Uttal: re-surs-ef-fek-tiv Definition: Att använda tid, pengar och personal på ett optimalt sätt. Engelska: resource-efficient Exempel:

En resurseffektiv lösning minskar både driftkostnader och teknisk skuld.

3. förvalta

Uttal: för-val-ta Definition: Att långsiktigt ta ansvar för, underhålla och vidareutveckla något. Engelska: manage, maintain Exempel:

Efter leverans behöver lösningen förvaltas av ett tvärfunktionellt team.

4. skalning

Uttal: skal-ning Definition: Processen att anpassa en lösning för större volymer eller fler användare. Engelska: scaling Exempel:

Skalning är ofta en större utmaning än den initiala modellutvecklingen.

5. robust

Uttal: ro-bust Definition: Stabil och motståndskraftig mot fel och variationer. Engelska: robust Exempel:

Vi behöver en robust lösning som fungerar även vid ofullständig data.

6. förankra

Uttal: för-ank-ra Definition: Att skapa förståelse och acceptans hos berörda parter. Engelska: anchor, get buy-in Exempel:

Tekniska beslut måste förankras i verksamheten för att lyckas långsiktigt.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Lösningen är genomförbar, men kräver tydlig prioritering.
Fokus bör ligga på resurseffektivitet snarare än maximal komplexitet.
Efter driftsättning behöver systemet förvaltas strukturerat.
Skalning måste beaktas redan i designfasen.
En robust arkitektur minskar risken för framtida driftproblem.
Det är viktigt att förankra beslutet hos både teknik och verksamhet.

3️⃣ Dialog / Talträning

Kollega: Hur ser du på nästa fas efter leverans? Jag: Nästa steg är att säkerställa att lösningen är robust och enkel att förvalta. Kollega: Finns det risker med skalning? Jag: Ja, särskilt om vi inte har byggt in skalning från början. Kollega: Hur hanterar vi det? Jag: Genom att prioritera en resurseffektiv arkitektur och förankra besluten tidigt.

🎤 Tala högt: – Förklara med egna ord vad förvalta innebär i ett ML-projekt. – Hur skulle du beskriva robusthet för en icke-teknisk chef?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

När vi går från pilot till produktion blir andra frågor viktigare än modellens exakta precision. Drift, förvaltning och skalning får större betydelse. En lösning som är lätt att underhålla och anpassa över tid skapar ofta mer värde än en tekniskt avancerad men svårförvaltad modell. Därför behöver vi väga tekniska ambitioner mot verksamhetens faktiska behov.

Förståelsefrågor:

Varför förändras fokus efter pilotfasen?
Vad anses skapa mest värde över tid?
Vilken typ av avvägning nämns?

5️⃣ Läsförståelse

Text (ny, ej överlappande):

I många tekniska projekt underskattas arbetet efter den initiala leveransen. När en lösning väl är i drift krävs kontinuerlig förvaltning, uppföljning och ibland omprioritering. För organisationer innebär detta att tekniska team måste samarbeta nära verksamheten även efter att projektet formellt är avslutat.

Särskilt inom AI och dataanalys blir detta tydligt. Modeller påverkas av förändrade datamönster, nya krav och organisatoriska beslut. En robust och resurseffektiv lösning är därför ofta mer värdefull än en snabb, kortsiktig implementation. För att lyckas krävs både teknisk kompetens och förmåga att kommunicera och förankra beslut i organisationen.

Frågor:

Vad händer ofta efter den initiala leveransen?
Varför är samarbete fortsatt viktigt?
Vad prioriteras högre än snabb implementation?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur säkerställer du att en teknisk lösning är hållbar över tid?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst två av dagens ord

Exempelstart:

Jag vill säkerställa en hållbar lösning som kan förvaltas långsiktigt av ett tvärfunktionellt team eller en dedikerad ML-ingenjör. Lösningen ska vara tydligt dokumenterad och enkel att underhålla även när teamet förändras. Skalning och robusthet behöver vara inbyggda från början, inte hanteras som efterhandslösningar. Genom standardiserade processer för drift och uppföljning kan vi minska risken för teknisk skuld. Ett resurseffektivt arbetssätt gör att vi kan optimera både kostnader och prestanda över tid. Sammantaget skapar detta en lösning som är stabil, flexibel och anpassad för verksamhetens långsiktiga behov.

Nyckelfraser att inkludera:

🔹 Professionella uttryck som höjer nivån

förvaltas långsiktigt

inbyggda från början

standardiserade processer

teknisk skuld

långsiktiga behov

Dagens svensklektion – 27 december 2025

Tema: Azure Data Engineering & dataplattformar

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. dataplattform

Uttal: da-ta-platt-form Definition: En samlad teknisk miljö för insamling, lagring, bearbetning och analys av data. Engelska: data platform Exempel:

Vi har byggt en central dataplattform i Azure för både analys och rapportering.

2. datapipeline

Uttal: da-ta-pajp-lajn Definition: Ett automatiserat flöde som flyttar och transformerar data mellan system. Engelska: data pipeline Exempel:

Datapipelinen hanterar både batch- och realtidsdata.

3. bearbeta

Uttal: be-ar-be-ta Definition: Att transformera eller förädla data för vidare användning. Engelska: process Exempel:

Rådata bearbetas innan den lagras i analyslagret.

4. tillgängliggöra

Uttal: till-gäng-lig-gö-ra Definition: Att göra data eller funktionalitet åtkomlig för andra. Engelska: make available Exempel:

Data tillgängliggörs via vyer och API:er för verksamheten.

5. övervakning

Uttal: ö-ver-vak-ning Definition: Löpande kontroll av systemens hälsa och prestanda. Engelska: monitoring Exempel:

Övervakning är avgörande för att snabbt upptäcka fel i pipelines.

6. driftsäker

Uttal: drift-sä-ker Definition: Stabil och tillförlitlig i produktion över tid. Engelska: reliable in operation Exempel:

Målet är en driftsäker lösning med minimal manuell hantering.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Dataplattformen är designad för att hantera ökande datavolymer.
En välbyggd datapipeline minskar behovet av manuella ingrepp.
Data bearbetas stegvis för att säkerställa kvalitet och spårbarhet.
Resultatet tillgängliggörs för både analytiker och verksamhet.
Övervakning och larm är en förutsättning för stabil drift.
En driftsäker lösning sparar tid och minskar driftkostnader.

3️⃣ Dialog / Talträning

Arkitekt: Hur ser du på vår nuvarande dataplattform i Azure? Jag: Den är stabil, men vi behöver förbättra övervakningen av datapipelines. Arkitekt: Vad är den största risken just nu? Jag: Att fel i bearbetningen inte upptäcks i tid. Arkitekt: Hur kan vi hantera det? Jag: Genom tydligare loggning och bättre larm för kritiska steg.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du förklara datapipeline för en chef utan teknisk bakgrund? – Varför är övervakning extra viktig i molnbaserade lösningar?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

I Azure är det vanligt att kombinera flera tjänster för att bygga en dataplattform. Data kan samlas in från olika källor, bearbetas i pipelines och lagras på ett sätt som gör den lätt att analysera. För att lösningen ska fungera i praktiken krävs dock god övervakning och tydliga rutiner för drift. Annars riskerar små fel att få stora konsekvenser över tid.

Förståelsefrågor:

Varför kombineras flera tjänster i Azure?
Vad riskerar hända utan god övervakning?
Vad krävs för att lösningen ska fungera i praktiken?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

Azure används ofta som grund för moderna dataplattformar eftersom plattformen erbjuder tjänster för hela dataflödet. Från datainsamling och bearbetning till lagring och analys finns färdiga byggblock som kan kombineras efter behov. Samtidigt innebär denna flexibilitet ett ansvar för arkitektur och styrning.

För data engineers är det viktigt att bygga lösningar som inte bara fungerar tekniskt, utan också är begripliga och förvaltningsbara. Tydlig struktur, standardiserade pipelines och god dokumentation är ofta avgörande för långsiktig hållbarhet. En dataplattform som är lätt att underhålla ger större värde än en komplex lösning som endast ett fåtal förstår.

Frågor:

Varför är Azure attraktivt för dataplattformar?
Vilket ansvar följer med flexibiliteten?
Vad prioriteras högre än teknisk komplexitet?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du designa en hållbar dataplattform i Azure?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

Jag skulle designa en dataplattform som stödjer både datastreaming och datapipelines från källsystem till olika molntjänster. Plattformen kan till exempel integrera virtuella maskiner, databaser, datalake och webbapplikationer i Azure. Data tillgängliggörs på ett strukturerat sätt så att data scientists enkelt kan använda den för analys och modellträning. För att säkerställa stabil drift implementeras övervakning av både dataflöden och infrastruktur. Detta kan göras med Azure CLI samt visuella dashboards i Azure-portalen. Genom kontinuerlig övervakning och tydliga larm kan problem upptäckas tidigt. Sammantaget skapar detta en driftsäker och skalbar dataplattform för långsiktig användning.

🔹 Professionella uttryck som höjer nivån

stödjer både … och …
integrera olika molntjänster
tillgängliggörs på ett strukturerat sätt
säkerställa stabil drift
långsiktig användning

Dagens svensklektion – 28 december 2025

Tema: Generativ AI i professionell miljö

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. generativ

Uttal: ge-ne-ra-tiv Definition: Något som kan skapa nytt innehåll, till exempel text, kod eller bilder. Engelska: generative Exempel:

Generativa modeller används för att skapa textförslag i kundnära applikationer.

2. språkmodell

Uttal: språk-mo-dell Definition: En modell som tränats för att förstå och generera naturligt språk. Engelska: language model Exempel:

En stor språkmodell kan användas för både analys och automatisering.

3. prompt

Uttal: prompt Definition: En instruktion eller fråga som styr hur en generativ modell ska svara. Engelska: prompt Exempel:

Tydliga prompts är avgörande för att få relevanta svar från modellen.

4. anpassning

Uttal: an-pass-ning Definition: Justering av en modell eller lösning för ett specifikt användningsområde. Engelska: adaptation, customization Exempel:

Anpassning av modellen krävs för att den ska fungera i vår verksamhetskontext.

5. ansvarsfull

Uttal: an-svars-full Definition: Medveten om risker, etik och konsekvenser. Engelska: responsible Exempel:

Användning av generativ AI måste ske på ett ansvarsfullt sätt.

6. begränsning

Uttal: be-gräns-ning Definition: En tydlig avgränsning av vad något kan eller bör göra. Engelska: limitation Exempel:

Det är viktigt att förstå modellens begränsningar innan den tas i produktion.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Generativ AI kan effektivisera både utveckling och analysarbete.
En språkmodell behöver styras med tydliga prompts för att ge rätt resultat.
Anpassning till verksamhetens behov är ofta viktigare än modellens storlek.
Det finns både tekniska och etiska begränsningar att ta hänsyn till.
Lösningen måste användas på ett ansvarsfullt sätt i produktion.
Generativ AI bör ses som ett stöd, inte som en ersättning för expertis.

3️⃣ Dialog / Talträning

Produktägare: Hur kan generativ AI hjälpa oss i vardagen? Jag: Den kan automatisera textarbete och stödja analys, men kräver tydliga ramar. Produktägare: Vad menar du med ramar? Jag: Tydliga prompts, begränsningar och en ansvarsfull användning. Produktägare: Finns det risker? Jag: Ja, särskilt om vi inte förstår modellens begränsningar eller kontext.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du förklara generativ AI för en icke-teknisk chef? – När bör man inte använda generativ AI?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

Generativ AI har snabbt blivit ett verktyg som används i många delar av organisationen. Tekniken kan skapa text, sammanfatta information och föreslå lösningar. Samtidigt kräver detta en medveten strategi. Modellerna saknar verklig förståelse och kan ge felaktiga svar om de används utan tydliga begränsningar. Därför behöver generativ AI kombineras med mänsklig kontroll och domänkunskap.

Förståelsefrågor:

Vilka användningsområden nämns?
Varför krävs en strategi?
Vad behöver kombineras med generativ AI?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

Generativ AI används allt oftare i professionella sammanhang, från mjukvaruutveckling till beslutsstöd. Tekniken kan bidra till ökad produktivitet genom att automatisera repetitiva uppgifter och stödja kunskapsarbete. Samtidigt innebär detta nya utmaningar för organisationer.

En central fråga är hur modellerna anpassas till verksamhetens behov och värderingar. Utan tydliga riktlinjer riskerar generativ AI att användas på ett sätt som skapar osäkerhet eller felaktiga beslut. Därför är ansvarsfull användning, transparens och förståelse för modellernas begränsningar avgörande. I praktiken fungerar generativ AI bäst som ett komplement till mänsklig expertis, inte som en ersättning.

Frågor:

Vilken nytta kan generativ AI ge?
Vilken risk nämns vid brist på riktlinjer?
Varför är transparens viktig?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du använda generativ AI på ett ansvarsfullt sätt i en organisation?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempelssvar:

Jag skulle använda generativ AI med välformulerade och detaljerade prompts som bygger på tillräcklig domänkunskap. Genom att tillföra relevant kontext och tydliga instruktioner kan modellernas begränsningar delvis reduceras. Detta ökar sannolikheten för att svaren blir korrekta och användbara i praktiken. Generativ AI bör användas som ett stöd i det dagliga arbetet, snarare än som en självständig beslutsfattare. Med rätt användning kan tekniken effektivisera arbetsprocesser och minska manuellt arbete. Samtidigt krävs kontinuerlig uppföljning för att säkerställa kvalitet och tillförlitlighet över tid.

🔹 Uttryck som höjer nivån

välformulerade prompts
relevant kontext
stöd i det dagliga arbetet
kontinuerlig uppföljning
tillförlitlighet över tid

Dagens svensklektion – 29 december 2025

Tema: RAG (Retrieval-Augmented Generation)

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. informationshämtning

Uttal: in-for-ma-tions-hämt-ning Definition: Processen att söka och hämta relevant information från externa källor. Engelska: information retrieval Exempel:

Informationshämtning är en central del i RAG-arkitekturer.

2. kunskapsbas

Uttal: kun-skaps-bas Definition: En samling strukturerad eller ostrukturerad information som används som referens. Engelska: knowledge base Exempel:

Modellen kompletteras med en intern kunskapsbas.

3. kontekstualisera

Uttal: kon-tekst-u-a-li-se-ra Definition: Att sätta information i rätt sammanhang. Engelska: contextualize Exempel:

RAG gör det möjligt att kontextualisera svaren med aktuell data.

4. spårbarhet

Uttal: spår-bar-het Definition: Möjlighet att följa var information kommer ifrån. Engelska: traceability Exempel:

Spårbarhet är viktigt för förtroende och granskning.

5. uppdateringsbar

Uttal: upp-da-te-rings-bar Definition: Kan enkelt hållas aktuell över tid. Engelska: updatable Exempel:

En uppdateringsbar kunskapsbas minskar risken för inaktuella svar.

6. tillförlitlighet

Uttal: till-för-lit-lig-het Definition: Grad av korrekthet och pålitlighet. Engelska: reliability Exempel:

RAG kan öka tillförlitligheten jämfört med fristående språkmodeller.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

RAG kombinerar språkmodeller med extern informationshämtning.
Kunskapsbasen kan uppdateras utan att modellen tränas om.
Genom att kontextualisera svaren ökar relevansen.
Spårbarhet gör det möjligt att granska källor i efterhand.
En uppdateringsbar arkitektur minskar operativa risker.
Sammantaget förbättras både kvalitet och tillförlitlighet.

3️⃣ Dialog / Talträning

Chef: Varför behöver vi RAG istället för en vanlig språkmodell? Jag: För att kunna hämta aktuell information och kontextualisera svaren. Chef: Vad vinner vi på det? Jag: Högre tillförlitlighet och bättre spårbarhet till källor. Chef: Är det svårt att underhålla? Jag: Nej, kunskapsbasen är uppdateringsbar utan omträning av modellen.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du förklara RAG för en icke-teknisk beslutsfattare? – När är RAG särskilt användbart jämfört med finjustering?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

RAG används för att minska risken för felaktiga eller inaktuella svar från språkmodeller. Genom att kombinera modellen med informationshämtning från en aktuell kunskapsbas kan svaren anpassas till organisationens kontext. Detta gör lösningen mer tillförlitlig och lättare att förvalta över tid.

Förståelsefrågor:

Vilket problem försöker RAG lösa?
Hur används kunskapsbasen?
Varför blir lösningen lättare att förvalta?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

RAG har blivit ett vanligt angreppssätt för att använda generativ AI i professionella miljöer. I stället för att enbart förlita sig på en språkmodells interna kunskap hämtas relevant information från externa källor i realtid. Detta gör det möjligt att använda uppdaterad och organisationsspecifik data.

För många verksamheter är spårbarhet och tillförlitlighet avgörande. Med RAG kan svar kopplas till tydliga källor, vilket underlättar granskning och efterlevnad. Dessutom kan kunskapsbasen uppdateras kontinuerligt utan att modellen behöver tränas om, vilket förenklar drift och minskar kostnader.

Frågor:

Vad skiljer RAG från traditionell användning av språkmodeller?
Varför är spårbarhet viktig i verksamheter?
Vilken fördel ger en uppdateringsbar kunskapsbas?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

När och varför skulle du välja RAG i stället för att finjustera en språkmodell?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

När det finns behov av att hämta relevant historisk information är RAG ett lämpligt angreppssätt för att öka tillförlitligheten i svaren. Genom att kombinera språkmodellen med informationshämtning kan svaren kontextualiseras med aktuell och verksamhetsspecifik data. RAG gör det möjligt att koppla svar till information som uppdateras i realtid. En viktig fördel är att kunskapsbasen kan underhållas och uppdateras kontinuerligt utan att modeller behöver tränas om. Detta förenklar förvaltningen och minskar den operativa komplexiteten. Sammantaget kan lösningen bidra till både högre kvalitet och lägre driftkostnader över tid.

🔹 Uttryck som höjer nivån

lämpligt angreppssätt
verksamhetsspecifik data
operativ komplexitet
över tid

Dagens svensklektion – 30 december 2025

Tema: RAG-arkitektur i praktiken (index, embeddings, sök)

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. inbäddning (embedding)

Uttal: in-bädd-ning Definition: En numerisk representation av text (eller annat innehåll) som fångar betydelse. Engelska: embedding Exempel:

Vi beräknar inbäddningar för dokumenten innan de läggs i indexet.

2. vektordatabas

Uttal: vek-tor-da-ta-bas Definition: Databas som lagrar vektorer (t.ex. inbäddningar) och möjliggör likhetssökning. Engelska: vector database Exempel:

En vektordatabas gör det möjligt att hitta semantiskt liknande dokument snabbt.

3. likhetssökning

Uttal: lik-hets-sök-ning Definition: Sökning baserad på “hur likt” något är, ofta via vektorer. Engelska: similarity search Exempel:

Likhetssökning ger ofta bättre träffar än ren nyckelordssökning.

4. rankning

Uttal: rank-ning Definition: Att sortera sökträffar i en ordning som maximerar relevans. Engelska: ranking Exempel:

Rankning är kritiskt för att RAG ska hämta rätt kontext.

5. återhämtning (retrieval)

Uttal: å-ter-hämt-ning Definition: Steget där systemet hämtar relevanta dokument eller stycken till modellen. Engelska: retrieval Exempel:

Återhämtningen styr vilken information modellen får som underlag.

6. kontextfönster

Uttal: kon-tekst-föns-ter Definition: Den mängd text (tokens) modellen kan ta in vid ett tillfälle. Engelska: context window Exempel:

Vi måste anpassa mängden text till modellens kontextfönster.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Vi skapar inbäddningar för dokument och lagrar dem i en vektordatabas.
Likhetssökning används för att hitta relevanta avsnitt utifrån användarens fråga.
Rankning avgör vilka träffar som hamnar i topp och skickas vidare.
Återhämtningen behöver vara snabb och stabil även vid hög belastning.
Kontextfönstret begränsar hur mycket material som kan skickas till modellen.
En bra RAG-lösning balanserar relevans, kostnad och svarstid.

3️⃣ Dialog / Talträning

Kollega: Varför behöver vi en vektordatabas i RAG? Jag: För att kunna göra likhetssökning på inbäddningar och hitta semantiskt relevanta dokument. Kollega: Räcker det inte med nyckelordssökning? Jag: I vissa fall, men likhetssökning ger ofta bättre träffar när frågorna är mer fria. Kollega: Vad är den största begränsningen? Jag: Kontextfönstret – vi måste ranka och filtrera så vi bara skickar det viktigaste.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du beskriva inbäddningar för en icke-teknisk person? – Varför är rankning så viktig i RAG?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

I en RAG-lösning börjar vi ofta med att dela upp dokument i mindre stycken och skapa inbäddningar för varje stycke. Dessa lagras i en vektordatabas, vilket gör det möjligt att söka efter semantiskt liknande innehåll. När en användare ställer en fråga gör vi en återhämtning av de mest relevanta styckena, rankar dem och skickar en begränsad mängd text till modellen. På så sätt kan vi få mer relevanta och spårbara svar utan att överbelasta kontextfönstret.

Förståelsefrågor:

Varför delas dokument upp i mindre stycken?
Vad används vektordatabasen till?
Varför skickas bara en begränsad mängd text till modellen?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

I praktiken består en RAG-arkitektur av flera tydliga steg. Först skapas inbäddningar för dokument eller dokumentsegment och lagras i en vektordatabas. Därefter används likhetssökning för att hitta de mest relevanta delarna baserat på användarens fråga. Rankning och filtrering förbättrar kvaliteten genom att prioritera de träffar som har högst relevans.

En vanlig utmaning är modellens kontextfönster. Eftersom det finns en gräns för hur mycket text som kan skickas till modellen måste återhämtningen vara selektiv. Ett välbalanserat upplägg kan ge hög kvalitet utan att bli dyrt eller långsamt, särskilt om man kombinerar bra indexering med effektiv återhämtning.

Frågor:

Vilka huvudsteg ingår i en RAG-arkitektur?
Varför behövs rankning och filtrering?
Vilken begränsning påverkar hur mycket text som kan skickas?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du optimera en RAG-lösning för både kvalitet och kostnad?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

Jag skulle fokusera på att förbättra likhetssökningen och rankningen i RAG-lösningen för att öka effektiviteten. Genom mer träffsäker återhämtning kan vi minska mängden onödig kontext som skickas till modellen. Detta bidrar direkt till lägre beräkningskostnader och kortare svarstider. Vektordatabasens storlek behöver hållas under kontroll för att balansera prestanda och lagringskostnader. Samtidigt är det viktigt att anpassa kontextfönstrets storlek efter användningsfallet. Ett välavvägt upplägg ger både hög kvalitet i svaren och en mer kostnadseffektiv drift över tid.

🔹 Professionella uttryck som höjer nivån

träffsäker återhämtning
onödig kontext
beräkningskostnader
kostnadseffektiv drift
över tid

Dagens svensklektion – 31 december 2025

Tema: Utvärdering av RAG (retrieval metrics och hallucinationer)

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. utvärdering

Uttal: ut-vär-de-ring Definition: Systematisk bedömning av kvalitet, prestanda eller resultat. Engelska: evaluation Exempel:

Utvärdering av RAG-lösningen kräver både tekniska och kvalitativa mått.

2. träffsäkerhet

Uttal: träff-sä-ker-het Definition: Hur väl ett system hittar relevanta resultat. Engelska: accuracy, relevance Exempel:

Hög träffsäkerhet i återhämtningen minskar risken för felaktiga svar.

3. täckning

Uttal: täck-ning Definition: I vilken grad relevanta källor faktiskt hittas och används. Engelska: coverage, recall Exempel:

God täckning är viktig för att modellen inte ska missa kritisk information.

4. hallucination

Uttal: hal-lu-ci-na-tion Definition: När en språkmodell genererar svar som låter rimliga men saknar stöd i data. Engelska: hallucination Exempel:

Hallucinationer uppstår ofta när relevant kontext saknas.

5. grundad

Uttal: grun-dad Definition: Bygger på faktiska källor eller verifierbar information. Engelska: grounded Exempel:

RAG syftar till att generera grundade svar baserade på källmaterial.

6. kvalitetsmått

Uttal: kva-li-tets-mått Definition: Mätetal som används för att bedöma kvalitet. Engelska: quality metrics Exempel:

Både automatiska och manuella kvalitetsmått behövs vid utvärdering.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Utvärdering är avgörande för att förstå hur väl en RAG-lösning fungerar.
Träffsäkerhet och täckning är centrala mått för återhämtningen.
Bristande återhämtning ökar risken för hallucinationer.
Grundade svar kräver att relevant kontext faktiskt hämtas.
Kvalitetsmått bör kompletteras med manuell granskning.
En kontinuerlig utvärdering förbättrar tillförlitligheten över tid.

3️⃣ Dialog / Talträning

Chef: Hur vet vi att vår RAG-lösning fungerar bra? Jag: Genom att mäta träffsäkerhet och täckning i återhämtningen. Chef: Och hur hanterar vi hallucinationer? Jag: Genom att säkerställa att svaren är grundade i källor och följa upp med kvalitetsmått. Chef: Räcker automatiska mätetal? Jag: Nej, manuell granskning behövs också för att fånga kvalitativa brister.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du förklara hallucination för en icke-teknisk chef? – Varför räcker det inte med bara automatiska mätetal?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

Vid utvärdering av RAG-lösningar är det viktigt att skilja mellan problem i återhämtningen och problem i genereringen. Om modellen inte får rätt kontext ökar risken för hallucinationer, även om språkmodellen i sig är stark. Därför bör man mäta både hur väl information hämtas och hur väl svaren är grundade i källor. En kombination av mätetal och manuell granskning ger oftast bäst resultat.

Förståelsefrågor:

Vilka två typer av problem skiljs åt?
När ökar risken för hallucinationer?
Varför behövs både mätetal och manuell granskning?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

Utvärdering av RAG-lösningar skiljer sig från traditionell modellutvärdering. Eftersom systemet består av både återhämtning och generering måste båda delarna analyseras separat. Träffsäkerhet och täckning används ofta för att bedöma hur väl återhämtningen fungerar, medan hallucinationer och grad av grundning används för att bedöma svarens kvalitet.

I praktiken är det svårt att helt automatisera denna utvärdering. Många organisationer kombinerar därför automatiska mätetal med manuell granskning av utvalda svar. Detta gör det möjligt att identifiera systematiska brister och förbättra lösningen stegvis över tid.

Frågor:

Varför kräver RAG en annan typ av utvärdering?
Vilka mått används för återhämtningen?
Vad används för att bedöma svarens kvalitet?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du utvärdera och minska hallucinationer i en RAG-lösning?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

Jag skulle använda träffsäkerhet och täckning som centrala mått för att bedöma hur väl återhämtningen fungerar i RAG-lösningen. Bristande återhämtning är ofta en direkt orsak till hallucinationer i genererade svar. Genom att analysera dessa mätetal kan vi identifiera var i kedjan problemen uppstår. För att minska risken för hallucinationer bör automatiska kvalitetsmått kompletteras med manuell granskning av utvalda svar. Den manuella granskningen gör det möjligt att fånga kvalitativa problem som är svåra att mäta automatiskt. Tillsammans ger detta en mer tillförlitlig och robust utvärdering över tid.

🔹 Uttryck som höjer nivån

centrala mått
direkt orsak
identifiera var i kedjan problemen uppstår
kompletteras med manuell granskning
robust utvärdering över tid

2026

Dagliga lektioner för 2026.

Dagens svensklektion – Säkerhet & governance för RAG

Tema: Säker, ansvarsfull och styrd användning av RAG

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. styrning

Uttal: styr-ning Definition: Processer och regler för hur något ska kontrolleras och hanteras. Engelska: governance Exempel:

Tydlig styrning är avgörande för ansvarsfull användning av RAG-lösningar.

2. åtkomstkontroll

Uttal: åt-komst-kon-troll Definition: Begränsning av vem som får tillgång till data eller system. Engelska: access control Exempel:

Åtkomstkontroll säkerställer att endast behöriga användare kan se känslig information.

3. känsliga uppgifter

Uttal: käns-li-ga upp-gif-ter Definition: Information som kräver särskilt skydd, till exempel persondata. Engelska: sensitive data Exempel:

Känsliga uppgifter måste filtreras bort innan data används i RAG.

4. loggning

Uttal: logg-ning Definition: Registrering av händelser för spårbarhet och uppföljning. Engelska: logging Exempel:

Loggning gör det möjligt att granska hur modellen används.

5. efterlevnad

Uttal: ef-ter-lev-nad Definition: Att följa lagar, regler och interna riktlinjer. Engelska: compliance Exempel:

Efterlevnad av GDPR är en central del av AI-governance.

6. riskbedömning

Uttal: risk-be-döm-ning Definition: Analys av potentiella risker och deras konsekvenser. Engelska: risk assessment Exempel:

En regelbunden riskbedömning minskar sannolikheten för incidenter.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Säkerhet måste byggas in från början i en RAG-arkitektur.
Åtkomstkontroll är avgörande när interna dokument används som kunskapsbas.
Känsliga uppgifter bör aldrig exponeras för språkmodellen.
Loggning och spårbarhet möjliggör granskning i efterhand.
Governance handlar lika mycket om processer som om teknik.
God efterlevnad minskar både juridiska och operativa risker.

3️⃣ Dialog / Talträning

Säkerhetsansvarig: Hur skyddar vi data i vår RAG-lösning? Jag: Genom strikt åtkomstkontroll och filtrering av känsliga uppgifter. Säkerhetsansvarig: Hur följer vi upp användningen? Jag: Med loggning och regelbunden granskning av frågor och svar. Säkerhetsansvarig: Räcker det ur ett compliance-perspektiv? Jag: Det behöver kompletteras med tydliga riktlinjer och riskbedömningar.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du förklara AI-governance för en chef? – Vilka risker ser du med RAG utan tydlig styrning?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

När RAG används i organisationer blir säkerhet och governance centrala frågor. Eftersom systemet kan få tillgång till interna dokument krävs tydliga regler för åtkomst och användning. Loggning och spårbarhet är viktiga för att kunna följa upp hur lösningen används och för att upptäcka avvikelser. Utan styrning riskerar tekniken att skapa både säkerhetsproblem och bristande förtroende.

Förståelsefrågor:

Varför blir säkerhet extra viktig i RAG?
Vilken roll spelar loggning?
Vad riskerar man utan tydlig styrning?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

Säker och ansvarsfull användning av RAG kräver mer än tekniska lösningar. Organisationer behöver tydliga riktlinjer för vilka datakällor som får användas, vem som har åtkomst och hur svar får användas i verksamheten. Detta är en central del av AI-governance.

Ett vanligt misstag är att fokusera enbart på modellens prestanda och förbise frågor om efterlevnad och risk. Genom regelbundna riskbedömningar, loggning och manuell uppföljning kan organisationer minska risken för dataläckor och felaktig användning. På lång sikt bidrar detta till ökat förtroende för AI-lösningar.

Frågor:

Vad krävs utöver tekniska lösningar?
Vilket vanligt misstag nämns?
Hur kan risker minskas?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du säkerställa säkerhet och governance i en RAG-lösning?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

Jag skulle säkerställa RAG-lösningens säkerhet genom regelbundna riskbedömningar, loggning och manuell uppföljning. Loggning och spårbarhet gör det möjligt att granska hur systemet används och att upptäcka avvikelser i tid. För att minska risker krävs även tydliga riktlinjer för vilka datakällor som får användas i lösningen. Dessa riktlinjer behöver vara kända och förankrade i organisationen. Genom att kombinera tekniska skyddsåtgärder med organisatoriska processer uppnås en robust styrning. Sammantaget bidrar detta till både högre säkerhet och tydlig governance över tid.

🔹 Uttryck som höjer nivån

regelbundna riskbedömningar
loggning och spårbarhet
förankrade i organisationen
organisatoriska processer
robust styrning över tid

Den förbättrade versionen passar mycket bra för frågor som:

Hur arbetar du med AI-governance i praktiken?

Hur säkrar du RAG-lösningar i organisationer?

Hur kombinerar du teknik och process för säker AI?

Dagens svensklektion – MLOps

Tema: MLOps och ML-livscykel i produktion

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. livscykel

Uttal: livs-sy-kel Definition: Alla steg från utveckling till drift och förvaltning. Engelska: lifecycle Exempel:

MLOps omfattar hela modellens livscykel, från träning till avveckling.

2. driftsättning

Uttal: drift-sätt-ning Definition: Att sätta en modell eller lösning i produktion. Engelska: deployment Exempel:

Automatiserad driftsättning minskar risken för manuella fel.

3. övervakning

Uttal: ö-ver-vak-ning Definition: Löpande kontroll av system, modeller och prestanda. Engelska: monitoring Exempel:

Övervakning av modellprestanda är en central del av MLOps.

4. versionshantering

Uttal: ver-sions-han-te-ring Definition: Struktur för att hantera olika versioner av kod, data och modeller. Engelska: version control Exempel:

Versionshantering av modeller förenklar felsökning och rollback.

5. återställning

Uttal: å-ter-ställ-ning Definition: Möjlighet att snabbt gå tillbaka till en tidigare fungerande version. Engelska: rollback, recovery Exempel:

Vid problem i produktion krävs snabb återställning.

6. förvaltning

Uttal: för-val-tning Definition: Långsiktigt ansvar för drift, uppföljning och förbättring. Engelska: maintenance, operations Exempel:

Efter driftsättning övergår arbetet till förvaltning.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

MLOps säkerställer att modeller fungerar även efter driftsättning.
Hela modellens livscykel måste beaktas redan i designfasen.
Automatiserad driftsättning ökar både kvalitet och tempo.
Övervakning behövs för att upptäcka försämrad prestanda i tid.
Versionshantering är avgörande för spårbarhet och kontroll.
En tydlig förvaltningsmodell minskar operativa risker.

3️⃣ Dialog / Talträning

Chef: Varför behöver vi MLOps, räcker inte modellutveckling? Jag: Modellutveckling är bara början – MLOps hanterar drift, övervakning och förvaltning. Chef: Vad händer utan MLOps? Jag: Då riskerar vi instabila modeller och svår felsökning. Chef: Vad är viktigast att börja med? Jag: Automatiserad driftsättning och tydlig versionshantering.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du förklara MLOps för en chef utan ML-bakgrund? – Vilka risker uppstår om modeller inte övervakas?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

MLOps handlar om att ta maskininlärning från experiment till stabil produktion. När en modell väl är driftsatt krävs kontinuerlig övervakning, uppföljning och ibland återställning. Utan strukturerade processer blir det svårt att förstå varför prestandan förändras över tid. Därför är MLOps avgörande för långsiktigt hållbara ML-lösningar.

Förståelsefrågor:

Vad är skillnaden mellan experiment och produktion?
Varför förändras modellprestanda över tid?
Vad krävs för långsiktig hållbarhet?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

I många organisationer läggs stor vikt vid att träna avancerade ML-modeller, men mindre fokus på hur de ska fungera i produktion. MLOps syftar till att fylla detta gap genom att införa processer och verktyg för driftsättning, övervakning och förvaltning.

Genom versionshantering av kod, data och modeller kan team arbeta mer kontrollerat och spårbart. Övervakning gör det möjligt att upptäcka problem tidigt, till exempel när data förändras eller när modellens precision försämras. En genomtänkt MLOps-struktur är därför ofta avgörande för att ML ska skapa verkligt affärsvärde.

Frågor:

Vilket gap försöker MLOps fylla?
Varför är versionshantering viktig?
Vad kan övervakning upptäcka?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du bygga en enkel men hållbar MLOps-pipeline?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

Jag skulle bygga en MLOps-lösning med en tydlig och enkel livscykel för modellerna. CI/CD används för att automatisera driftsättning och versionshantering på ett kontrollerat sätt. Detta minskar manuella moment och gör förändringar spårbara. Efter driftsättning är kontinuerlig övervakning avgörande för att upptäcka avvikelser i tid. Loggning används för att följa modellernas beteende och underlätta felsökning. Sammantaget skapar detta en stabil och hållbar MLOps-pipeline som är enkel att förvalta över tid.

🔹 Uttryck som höjer nivån

tydlig och enkel livscykel
automatisera driftsättning
spårbara förändringar
kontinuerlig övervakning
hållbar MLOps-pipeline

Den förbättrade versionen passar mycket bra för frågor som:

Hur skulle du bygga en grundläggande MLOps-lösning?

Hur använder du CI/CD i ML-sammanhang?

Hur säkerställer du stabil drift av modeller?

Dagens svensklektion – Modellövervakning & data drift

Tema: Upptäcka försämring och säkerställa stabil ML-drift

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. modellövervakning

Uttal: mo-dell-ö-ver-vak-ning Definition: Löpande uppföljning av modellens beteende och prestanda i produktion. Engelska: model monitoring Exempel:

Modellövervakning gör det möjligt att upptäcka problem innan de påverkar verksamheten.

2. datadrift

Uttal: da-ta-drift Definition: När inkommande data förändras över tid jämfört med träningsdata. Engelska: data drift Exempel:

Datadrift kan leda till försämrad modellprestanda.

3. konceptdrift

Uttal: kon-cept-drift Definition: När sambandet mellan indata och målvariabel förändras. Engelska: concept drift Exempel:

Konceptdrift är svårare att upptäcka än datadrift.

4. avvikelse

Uttal: av-vi-kel-se Definition: Något som skiljer sig från det förväntade beteendet. Engelska: anomaly, deviation Exempel:

Övervakningen larmade vid en ovanlig avvikelse i modellens utdata.

5. tröskelvärde

Uttal: trö-skel-vär-de Definition: Fördefinierad gräns som utlöser åtgärd eller larm. Engelska: threshold Exempel:

Ett tröskelvärde används för att avgöra när ett larm ska skickas.

6. åtgärd

Uttal: åt-gärd Definition: En handling som vidtas för att hantera ett problem. Engelska: action, mitigation Exempel:

Vid kraftig datadrift krävs omedelbar åtgärd.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Modellövervakning är avgörande efter driftsättning.
Datadrift uppstår ofta gradvis och är svår att upptäcka utan mätetal.
Konceptdrift påverkar modellens prediktioner över tid.
Avvikelser kan indikera både tekniska och datamässiga problem.
Tröskelvärden används för att utlösa larm automatiskt.
Tydliga åtgärder minskar risken för långvariga fel i produktion.

3️⃣ Dialog / Talträning

Kollega: Hur vet vi att modellen fortfarande fungerar som tänkt? Jag: Genom kontinuerlig modellövervakning och analys av datadrift. Kollega: Vad gör vi om vi upptäcker drift? Jag: Då behöver vi vidta åtgärder, till exempel reträning eller justering av modellen. Kollega: Är det alltid datadrift? Jag: Nej, ibland handlar det om konceptdrift, vilket kräver djupare analys.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du förklara skillnaden mellan datadrift och konceptdrift? – Vilka åtgärder kan vara rimliga vid kraftig drift?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

När en ML-modell är i produktion förändras både data och omvärld över tid. Utan modellövervakning är det svårt att upptäcka när prestandan försämras. Datadrift kan ofta mätas statistiskt, medan konceptdrift kräver analys av prediktionsresultat. Därför är det viktigt att kombinera automatiska larm med regelbunden manuell uppföljning.

Förståelsefrågor:

Varför förändras modellprestanda över tid?
Hur skiljer sig datadrift från konceptdrift?
Varför behövs manuell uppföljning?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

Modellövervakning är en central del av MLOps eftersom modeller sällan förblir statiska. När data förändras riskerar modeller att fatta sämre beslut, vilket kan få direkt påverkan på verksamheten. Datadrift kan ofta upptäckas genom att jämföra statistiska egenskaper hos tränings- och produktionsdata.

Konceptdrift är mer subtil och innebär att relationen mellan indata och utdata förändras. I praktiken kräver detta uppföljning av modellens faktiska resultat och ibland återkoppling från verksamheten. Genom tydliga tröskelvärden och definierade åtgärder kan organisationer hantera drift på ett strukturerat sätt.

Frågor:

Varför är modellövervakning viktig?
Hur kan datadrift upptäckas?
Varför är konceptdrift svårare att hantera?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du upptäcka och hantera data drift i en ML-lösning?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

Jag skulle jämföra modellens beteende och prestanda i produktionsdata med de statistiska egenskaperna hos träningsdata. Genom denna jämförelse kan vi identifiera tecken på datadrift i ett tidigt skede. Skillnader i fördelningar, medelvärden eller varians kan indikera att indata har förändrats. Förutom statistiska mått bör även modellens faktiska prediktioner följas upp över tid. Om avvikelser upptäcks kan tröskelvärden användas för att utlösa larm. Detta möjliggör snabba åtgärder, till exempel analys eller omträning av modellen. På så sätt säkerställs en mer stabil och tillförlitlig drift av ML-lösningen.

🔹 Uttryck som höjer nivån

statistiska egenskaper
identifiera tecken på datadrift
i ett tidigt skede
utlösa larm
tillförlitlig drift

🎯 Intervjutips

Den här formuleringen passar mycket bra för frågor som:

Hur upptäcker du data drift i produktion?
Vilka signaler följer du upp i modellövervakning?
Hur kopplar du statistik till operativa beslut?

Dagens svensklektion – CI/CD i praktiken för ML

Tema: Automatisering av träning, test och driftsättning

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. kontinuerlig integration

Uttal: kon-ti-nu-er-lig in-te-gra-tion Definition: Automatiserad process där kod och förändringar testas vid varje uppdatering. Engelska: continuous integration (CI) Exempel:

Kontinuerlig integration säkerställer att ändringar inte bryter ML-pipelinen.

2. kontinuerlig leverans

Uttal: kon-ti-nu-er-lig le-ve-rans Definition: Automatiserad process för att leverera färdiga artefakter till produktion. Engelska: continuous delivery/deployment (CD) Exempel:

Kontinuerlig leverans gör det möjligt att snabbt driftsätta nya modellversioner.

3. pipeline

Uttal: pajp-lajn Definition: En automatiserad kedja av steg för bygg, test och driftsättning. Engelska: pipeline Exempel:

CI/CD-pipelinen kör både träning och validering av modellen.

4. validering

Uttal: va-li-de-ring Definition: Kontroll av att modellen uppfyller definierade krav innan driftsättning. Engelska: validation Exempel:

Validering av prestanda sker innan modellen godkänns för produktion.

5. artefakt

Uttal: ar-te-fakt Definition: Resultat från ett byggsteg, till exempel en tränad modell eller metadata. Engelska: artifact Exempel:

Den tränade modellen lagras som en versionerad artefakt.

6. godkännandesteg

Uttal: god-kän-nan-de-steg Definition: Manuellt eller automatiskt beslut innan driftsättning. Engelska: approval gate Exempel:

Ett godkännandesteg krävs innan modellen når produktion.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

CI/CD automatiserar hela flödet från kodändring till driftsättning.
ML-pipelines skiljer sig från traditionell mjukvara genom träningssteg.
Validering säkerställer att modellen håller tillräcklig kvalitet.
Artefakter behöver versionshanteras för spårbarhet.
Godkännandesteg minskar risken för oavsiktliga driftsättningar.
En välbyggd pipeline förbättrar både kvalitet och tempo.

3️⃣ Dialog / Talträning

DevOps: Hur skiljer sig CI/CD för ML från vanlig CI/CD? Jag: Förutom kodtester måste vi även träna, validera och versionera modeller. DevOps: Vad händer om prestandan försämras? Jag: Då stoppar pipelinen driftsättningen via ett godkännandesteg. DevOps: Är allt automatiserat? Jag: Det mesta, men kritiska steg bör ibland kräva manuell granskning.

🎤 Tala högt: – Vilka steg bör ingå i en ML-pipeline? – När är manuell godkännande viktig?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

I CI/CD för ML integreras kodändringar med träning och test av modeller. När ny kod eller nya data checkas in startar pipelinen automatiskt. Modellen tränas, valideras och sparas som en artefakt. Endast om kvalitetskraven uppfylls går pipelinen vidare till driftsättning. Detta skapar ett kontrollerat och repeterbart flöde.

Förståelsefrågor:

Vad triggar ML-pipelinen?
Vilka steg sker innan driftsättning?
Varför är flödet repeterbart viktigt?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

CI/CD i ML-sammanhang syftar till att minska manuellt arbete och öka tillförlitligheten i driftsättning. Till skillnad från traditionell mjukvara måste ML-pipelines även hantera data, träning och modellvalidering. Detta ställer högre krav på automatisering och spårbarhet.

Genom att versionera både kod, data och modeller kan team snabbt identifiera vilken version som används i produktion. Godkännandesteg fungerar som en säkerhetsmekanism när förändringar riskerar att påverka verksamheten. En välstrukturerad CI/CD-process är därför en central del av modern MLOps.

Frågor:

Varför kräver ML högre grad av automatisering?
Vad behöver versionshanteras utöver kod?
Vilken roll spelar godkännandesteg?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du designa en CI/CD-pipeline för ML-modeller i produktion?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

Jag skulle designa en CI/CD-pipeline genom att versionera kod, data och modeller på ett strukturerat sätt. Git används för källkod, medan kompletterande verktyg hanterar versionering av data och modellartefakter. Detta skapar spårbarhet och gör det möjligt att återskapa tidigare versioner vid behov. För att minska risker införs godkännandesteg innan förändringar driftsätts i produktion. Dessa steg säkerställer att nya versioner uppfyller både tekniska och verksamhetsmässiga krav. På så sätt kan förändringar införas kontrollerat utan att påverka verksamheten negativt.

🔹 Uttryck som höjer nivån

versionera på ett strukturerat sätt
kompletterande verktyg
skapa spårbarhet
driftsättas i produktion
verksamhetsmässiga krav

🎯 Intervjutips

Den här formuleringen fungerar mycket bra för frågor som:

Hur arbetar du med CI/CD för ML?
Hur minskar du risker vid driftsättning?
Hur säkerställer du spårbarhet i ML-system?

Dagens svensklektion – Kubernetes

Tema: Containerorkestrering för ML- och AI-system

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. Kubernetes

Uttal: koo-ber-NE-tes Definition: Plattform för att köra, skala och hantera containerbaserade applikationer. Engelska: Kubernetes Exempel:

Kubernetes används för att driftsätta och skala ML-tjänster i produktion.

2. orkestrering

Uttal: or-kes-tre-ring Definition: Automatiserad hantering av flera containrar och tjänster. Engelska: orchestration Exempel:

Orkestrering gör det möjligt att hantera komplexa system på ett strukturerat sätt.

3. pod

Uttal: podd Definition: Minsta körbara enheten i Kubernetes, som innehåller en eller flera containrar. Engelska: pod Exempel:

Varje modell körs i en separat pod.

4. skalning

Uttal: skal-ning Definition: Automatisk eller manuell justering av antal instanser baserat på belastning. Engelska: scaling Exempel:

Automatisk skalning används för att hantera varierande trafik.

5. driftsättning

Uttal: drift-sätt-ning Definition: Processen att köra en applikation i produktion. Engelska: deployment Exempel:

Ny driftsättning sker utan nedtid via rullande uppdateringar.

6. resursbegränsning

Uttal: re-surs-be-gräns-ning Definition: Regler för hur mycket CPU och minne en container får använda. Engelska: resource limits Exempel:

Resursbegränsningar förhindrar att en modell påverkar andra tjänster.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Kubernetes används ofta som grund för skalbara ML-plattformar.
Orkestrering förenklar hantering av många tjänster samtidigt.
Varje modell körs i en eller flera pods.
Skalning gör att systemet kan hantera ökad belastning automatiskt.
Driftsättning kan ske utan avbrott för användarna.
Resursbegränsningar ökar stabiliteten i klustret.

3️⃣ Dialog / Talträning

Arkitekt: Varför använder vi Kubernetes för ML-system? Jag: För att få skalning, stabil driftsättning och bättre resurskontroll. Arkitekt: Är det inte för komplext? Jag: Det kan vara det, men för produktion ger det tydliga fördelar. Arkitekt: Vad är viktigast att börja med? Jag: En enkel deployment med tydliga resursgränser.

🎤 Tala högt: – Hur skulle du förklara Kubernetes för en chef? – När är Kubernetes inte rätt val?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

Kubernetes används för att köra containerbaserade applikationer på ett tillförlitligt sätt. Plattformen hanterar driftsättning, skalning och återstart av tjänster automatiskt. För ML-system innebär detta att modeller kan köras stabilt även när belastningen varierar. Samtidigt kräver Kubernetes tydlig konfiguration för att undvika onödig komplexitet.

Förståelsefrågor:

Vad hanterar Kubernetes automatiskt?
Varför är detta viktigt för ML-system?
Vilken risk nämns?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

Kubernetes har blivit standardplattform för containerorkestrering i många organisationer. För ML och AI används det ofta för att köra inferenstjänster, batchjobb och datapipelines. Plattformen möjliggör skalning, isolering av resurser och kontrollerad driftsättning.

Samtidigt innebär Kubernetes ett ökat ansvar för arkitektur och drift. Utan tydliga gränser kan systemet bli onödigt komplext. Därför är det viktigt att börja med enkla mönster och först senare införa mer avancerade funktioner som autoskalning och avancerad nätverkskonfiguration.

Frågor:

Varför används Kubernetes för ML och AI?
Vilka fördelar nämns?
Vilken risk finns vid fel användning?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

Hur skulle du använda Kubernetes för att köra ML-modeller i produktion?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Exempel:

Jag skulle driftsätta flera containerbaserade applikationer i separata pods för att uppnå isolering och tillförlitlig drift. Genom att använda molnförvaltade Kubernetes-tjänster kan driftsättning, skalning och återstart av tjänster automatiseras. Detta minskar behovet av manuella ingrepp och förbättrar stabiliteten i produktion. Samtidigt är det viktigt att hålla konfigurationen enkel, tydlig och konsekvent. Tydliga resursgränser och standardiserade konfigurationsfiler underlättar förvaltning över tid. Sammantaget skapar detta en skalbar och robust plattform för containerbaserade applikationer.

🔹 Uttryck som höjer nivån

molnförvaltade tjänster
automatiserad driftsättning
minska manuella ingrepp
välstrukturerad konfiguration
robust drift i produktion

🎯 Intervjutips

Den här formuleringen passar mycket bra för frågor som:

Hur använder du Kubernetes i produktion?
Hur säkerställer du stabil drift av containerbaserade tjänster?
Hur balanserar du automatisering och enkelhet?

Dagens svensklektion – När Kubernetes är överdrivet

Tema: Rätt nivå av komplexitet i systemdesign

1️⃣ Dagens ord (6 nya ord)

1. överdrivet

Uttal: ö-ver-dri-vet Definition: Mer avancerat eller komplext än vad som behövs. Engelska: overkill Exempel:

Kubernetes kan vara överdrivet för små och enkla applikationer.

2. komplexitet

Uttal: kom-plex-i-tet Definition: Hur invecklat ett system eller en lösning är. Engelska: complexity Exempel:

Onödig komplexitet ökar både kostnader och risker.

3. förvaltningsbörda

Uttal: för-val-t-nings-bör-da Definition: Arbetsinsats som krävs för drift och underhåll. Engelska: operational overhead Exempel:

Kubernetes innebär ofta en högre förvaltningsbörda.

4. alternativ

Uttal: al-ter-na-tiv Definition: Ett annat möjligt val eller lösning. Engelska: alternative Exempel:

Serverless-lösningar kan vara ett bra alternativ.

5. proportionerlig

Uttal: pro-por-tio-ner-lig Definition: I rimlig relation till behovet. Engelska: proportional Exempel:

Arkitekturen bör vara proportionerlig mot systemets krav.

6. mognadsgrad

Uttal: mog-nads-grad Definition: Hur redo en organisation är att hantera avancerade lösningar. Engelska: maturity level Exempel:

Organisationens mognadsgrad påverkar valet av plattform.

2️⃣ Dagens meningar (6 meningar)

Kubernetes är inte alltid rätt val för varje applikation.
För små system kan plattformen vara överdrivet komplex.
Hög komplexitet leder ofta till större förvaltningsbörda.
Alternativa lösningar kan ibland ge samma värde med mindre arbete.
Arkitekturen bör vara proportionerlig mot verksamhetens behov.
Valet påverkas även av teamets mognadsgrad.

3️⃣ Dialog / Talträning

Chef: Ska vi använda Kubernetes för alla nya tjänster? Jag: Inte nödvändigtvis – för enklare behov kan det vara överdrivet. Chef: Vad är risken med att använda det ändå? Jag: Ökad komplexitet och högre förvaltningsbörda. Chef: Vad kan vi välja istället? Jag: Till exempel molnförvaltade plattformar eller serverless-lösningar.

🎤 Tala högt: – När skulle du inte rekommendera Kubernetes? – Hur förklarar du detta för en icke-teknisk beslutsfattare?

4️⃣ Lyssning (simulerad)

Talad text:

Kubernetes är ett kraftfullt verktyg, men det passar inte alla situationer. För mindre applikationer eller team med begränsad driftkompetens kan plattformen skapa mer problem än den löser. I sådana fall kan enklare, molnförvaltade alternativ ge snabbare leverans och lägre kostnader. Det viktiga är att välja en lösning som matchar både tekniska krav och organisationens mognadsgrad.

Förståelsefrågor:

Varför passar inte Kubernetes alltid?
Vilka alternativ nämns?
Vad bör valet baseras på?

5️⃣ Läsförståelse

Text:

Kubernetes har blivit standard för containerorkestrering, men det innebär också ett ansvar. Plattformen kräver kompetens inom drift, säkerhet och övervakning. För organisationer med begränsade resurser kan detta leda till hög förvaltningsbörda utan motsvarande affärsnytta.

I praktiken bör arkitekturval styras av faktiska behov. Om applikationen är liten, har låg trafik och sällan förändras, kan Kubernetes vara överdrivet. En proportionerlig lösning som är lätt att underhålla ger ofta bättre resultat än en tekniskt avancerad men tung plattform.

Frågor:

Vilket ansvar följer med Kubernetes?
När ger Kubernetes låg affärsnytta?
Vad menas med en proportionerlig lösning?
Sammanfatta texten med 2–3 meningar.

6️⃣ Skrivövning ✍️

Uppgift: Skriv 5–8 meningar som svar på frågan:

När och varför kan Kubernetes vara överdrivet i ett ML- eller IT-projekt?

Krav:

professionell svenska
lugn och saklig ton
använd minst tre av dagens ord

Keyboard shortcuts

tekniksvenska