Tillbaka till tjänster

Azure OpenAI integrationstjänster

Vi bygger AI-lösningar på Azure OpenAI: modeller i GPT-5- och Claude-klass, embeddings och fine-tuning, i er egen Azure-tenant. Byggt för svenska organisationer med krav på GDPR och datalagring inom EU.

  • Enterprise-säkerhet
  • Datalagring i Sverige
  • Bygger på Azures SLA:er

Varför Azure OpenAI i stället för det publika API:et?

Dataflöden ni kan verifiera

Azure OpenAI kör samma modeller som OpenAI i er egen Azure-prenumeration: prompter och svar används inte för att träna modeller, och trafiken kan gå i ert privata nätverk. Den exakta gränsen beror på vilken modell och deployment-typ ni väljer; Claude-modeller i Microsoft Foundry har egna hostingalternativ och behandlingsvillkor. Vi dokumenterar och verifierar de överenskomna gränserna för databehandling i varje driftsättning: inferensgeografi, loggning, lagringstider och operativ åtkomst. Microsofts GDPR-åtaganden finns i deras Data Protection Addendum; er implementations efterlevnad byggs i designen och ärvs inte från plattformen.

  • Er data används aldrig för att träna OpenAI:s modeller
  • Säkerhetsarbete i linje med ISO 27001
  • Datalagring i Sverige/EU tillgänglig
  • Privat nätverk via Azure VNet

Hela modellkatalogen

Modeller i GPT-5- och Claude-klass för text, plus embeddings, bild- och talmodeller. När en generell modell inte räcker för er domän fine-tunar vi en på er egen data.

  • Modeller i GPT-5-klass med långa kontextfönster
  • Fine-tuning på er egen data
  • Embeddings för semantisk sökning och RAG
  • Fungerar på svenska, inte bara engelska

Våra Azure OpenAI-tjänster

Anpassad integrationsutveckling

  • API-integration och orkestrering mot era befintliga system
  • Chatt- och copilot-gränssnitt i React/Next.js
  • Typade SDK-klienter i TypeScript
  • Strömmande svar för låg upplevd latens
  • Tokenbudgetering som håller API-kostnaden förutsägbar
  • Återförsökslogik och kontrollerad degradering vid throttling

RAG & vektorsökning

  • Azure AI Search som retrieval-lager
  • Embedding-pipelines som hålls i synk med era dokument
  • Chunkning anpassad efter era dokumenttyper
  • Semantisk sökning i ert eget innehåll
  • Hybridsökning: vektor plus nyckelord, med omrankning
  • Svar med källhänvisningar till originaldokumentet

Modell fine-tuning

  • Fine-tuning på er terminologi och era format
  • Rensning och strukturering av träningsdata
  • Hyperparameterjustering mot ett separat testset
  • Utvärdering före och efter, så att skillnaden syns
  • Versionerade driftsättningar som går att rulla tillbaka
  • Kvalitetsövervakning när modellen är i produktion

Säkerhet & efterlevnad

  • Hemligheter i Azure Key Vault, aldrig i koden
  • Managed Identity i stället för API-nycklar där det går
  • Innehållsfiltrering anpassad efter er riskprofil
  • Auditloggar över vem som frågade vad, och när
  • GDPR-genomgång av dataflöden och lagringstider
  • Privata endpoints, ingen exponering mot publika internet

Produktionsdrift

  • Dashboards i Azure Monitor och Application Insights
  • Kostnadsuppföljning per funktion, så ni vet vad varje användningsfall kostar
  • Rate limiting som skyddar er kvot vid trafiktoppar
  • Failover mellan regioner och driftsättningar
  • Latensarbete: cachning, modellval, promptstorlek
  • Supportavtal efter driftstart

Utbildning & enablement

  • Praktiska workshoppar för era utvecklare
  • Promptmönster som håller i produktion
  • Arkitekturgranskning av era befintliga AI-planer
  • Runbooks och dokumentation som ert team kan arbeta efter
  • Överlämning, så att ni inte blir beroende av oss
  • Rådgivningstimmar när frågor dyker upp senare

Teknikstack

Azure AI-tjänster

  • Azure OpenAI Service
  • Azure AI Search
  • Azure Cognitive Services
  • Azure Machine Learning

Infrastruktur

  • Azure Container Apps
  • Azure Functions
  • Azure App Service
  • Azure API Management

Data & lagring

  • Azure Cosmos DB
  • Azure PostgreSQL
  • Azure Blob Storage
  • Redis Cache

Utveckling

  • TypeScript/Next.js
  • Python (FastAPI)
  • LangChain/Semantic Kernel
  • OpenAI SDK

Vanliga användningsfall

  1. Intelligent dokumentbehandling

    Hämta strukturerad data ur avtal, fakturor, rapporter och policyer

    En LLM läser dokumentet, klassificerar det och extraherar de fält ni behöver. Den klarar stökiga inskanningar och inkonsekventa format där regelbaserad extraktion ger upp.

    Kunder: Svenska myndigheter och kommuner

  2. Kundserviceautomatisering

    Chatbots och automatisk routing av supportärenden

    En bot som svarar utifrån er egen dokumentation, håller kontexten i samtalet och lämnar över till en människa med hela historiken när den når sin gräns.

    Kunder: Företag inom telekom, energi och apotekshandel

  3. Kunskapshantering & sökning

    Semantisk sökning i intern dokumentation och data

    Ställ en fråga på vanlig svenska eller engelska och få ett svar med källhänvisningar, byggt på RAG över era wikis, filytor och verksamhetssystem.

    Kunder: Företag inom telekom, IT-tjänster och detaljhandel

  4. Kodgenerering & utvecklarverktyg

    AI-assisterad kodning, dokumentation och kodgranskning

    Kodgenerering och granskningsassistenter uppsatta i er egen miljö, så att källkoden aldrig lämnar er tenant. Inklusive testgenerering och dokumentation från kod.

    Kunder: Tillverkare inom flyg, försvar och fordonsindustri

Två avgränsade sätt att börja

Definierade uppdrag med tydlig leverans, så att första steget inte kräver att ni litar på en säljpitch.

Dokument-AI-pilot

Ett dokumentflöde, från exempeldokument till en fungerande pilot med uppmätt extraktionskvalitet, så att produktionsbeslutet vilar på evidens i stället för en demo.

  • En fungerande pilot för ett överenskommet dokumentflöde, i den Azure-miljö vi kommer överens om i det inledande samtalet (er eller vår)
  • Utvärdering mot ett dataset ni godkänner, med kvalitet uppmätt per extraherat fält
  • En process för mänsklig granskning av de fall modellen får fel
  • Rekommenderad produktionsarkitektur och en kostnadsprognos med explicita antaganden

Det här behöver vi från er

  • Representativa exempeldokument tillsammans med förväntade resultat
  • En Azure-prenumeration, eller så kör vi piloten i vår
  • En ämnesexpert som kan bedöma korrekthet, några timmar per vecka

Normalt 3 till 5 veckor beroende på dokumentvariation. Produktionssättning och integrationer utöver ett målsystem är efterföljande arbete. Fast offert efter ett inledande samtal.

Boka ett samtal

AI-kostnadsanalys

Ett kort uppdrag som svarar på en fråga: vad betalar ni faktiskt för er LLM-användning, och vad skulle samma kvalitet kosta med cachning, batchning och rätt modeller?

  • Nedbrytning per arbetslast av er nuvarande tokenanvändning och kostnad
  • Cachnings- och batchmöjligheter kvantifierade mot era verkliga promptar
  • Modelljämförelser med kvalitetsavvägningar uppmätta på era arbetslaster, inte publika benchmarks
  • Prissatta driftalternativ, inklusive EU Data Zone kontra Global
  • En besparingsplan rangordnad efter implementationsinsats, med explicita antaganden

Det här behöver vi från er

  • Användningsexporter eller API-loggar från er nuvarande miljö
  • Exempelpromptar och förväntade resultat för varje arbetslast

Normalt 1 till 2 veckor. Att genomföra ändringarna är efterföljande arbete som ni också kan göra själva med rapporten. Fast offert efter ett inledande samtal.

Boka ett samtal

Vill ni bygga på Azure OpenAI?

Boka en kostnadsfri konsultation. Vi går igenom ert användningsfall, skissar en arkitektur och ger en ärlig bild av kostnad, arbetsinsats och vad modellerna klarar och inte klarar.

Boka ett samtal