3  Forberedelser

Sist endret

19.09.2025

For å komme i gang med KBS må vi først gjøre klar API tjenester til ønsket embedding- og språkmodell. Vi har forsøkt å oppsummere stegene under for ansatte i Nav IT.

3.1 Providere tjenester på Azure OpenAI Services

  • Opprett et prosjekt på Azure OpenAI
  • Opprett en ressursgruppe på Azure
    • Gå til portal.azure.com
    • Velg Subscriptions og deretter nks (eller prosjektet ditt)
    • Under menyen på venstre side velg Settings -> Resource groups
    • Velg Create og lag en ny gruppe
      • OBS! Husk å velge region Norway East eller Sweden Central
        (Sweden Central har i skrivende stund tilgang på flere modeller enn Norway East)
  • Lag en ny ressurs av typen Azure OpenAI
  • Provider modell
    • Velg ressursen (Azure OpenAI) du lagde i forrige steg
    • Velg Resource Management -> Model deployments
      • Dette tar deg til Azure OpenAI Studio
    • Velg Create new deployment og sett opp ønskede ressurser
      • For KBS trenger man
        • text-embedding-ada-002 (embedding modell)
        • gpt-4 (språkmodell)

3.1.1 Providere en Azure Search instans

Dersom man videre vil bruke Azure Search som vektordatabase setter man opp dette slik:

  • Fra portal.azure.com lager du en ny ressurs av typen Azure AI Search
  • Angi Subscription og Resource group, gi instansen et navn, og sett region (bruk samme region som du anga for ressursgruppen).
  • Velg Pricing tier.
    - OBS! Default-nivået Standard kan fort være mer enn du behøver. Om du ikke har veldig store datamengder bør du nedgradere til Basic eller Free av kostnadshensyn.
  • Velg Review + create og bekreft med Create.

For beskrivelse av hvordan man laster opp dokumenter til en Azure Search Index, se Kapittel 5.

3.2 Providere tjenester på Vertex AI

  • For å komme i gang med Vertex AI trenger man et prosjekt på GCP og deretter aktivere Vertex AI komponentene.
    • Vertex AI komponentene kan også aktiveres med: gcloud services enable aiplatform.googleapis.com