Grok

Senaste ändringar

• 2026-09-28 10:20 CEST (Stockholm): Skapade skill:et efter dialog om JFrog, Hugging Face, ML-artefakter och skillnaden mellan klassisk ML och generativ AI i budgetuppföljning. Speglat till kentlundgren/Grok/ML_LLM.

Kombinera ML-artefakt och generativ AI

Syfte

Gör generativ AI faktabunden genom att låta en versionerad ML-artefakt (eller en låst kalkyl) producera tal, klass och flagga — och låta LLM:en förklara, orkestrera och skriva, inte räkna.

Kärnregel: ML gör texten styrbar. Texten gör ML begriplig. En LLM utan artefakt är både kalkylator och skribent. Det är otillåtet i officiell uppföljning.

När detta skill ska användas

Använd när frågan handlar om att

• koppla en prognos, klassificerare eller anomalimodell till en tertialkommentar, nämndtext eller konteringsförklaring
• välja mellan klassisk ML, RAG, HuggingGPT-liknande routing eller en ren chatt
• peka ut aktörer och processer som redan limmar ihop ML och LLM (compound AI, MLflow, DSPy, JFrog/Hugging Face)
• granska om en generativ text har hittat på belopp, objekt eller orsak

Använd inte detta skill för ren promptning utan sifferunderlag, eller för att träna en modell från scratch.

Beslutsträd

1. Finns strukturerad historik och ett mätbart mål (prognos, klass, avvikelse)? → skapa eller återanvänd en ML-artefakt.
2. Finns redan en sanning i ekonomisystemet eller en kalkyl? → lås talen innan LLM:en får ordet.
3. Ska svaret vara prosa till människa? → LLM med förbud mot att ändra tal.
4. Behöver LLM:en era egna dokument (förra tertialet, RKR, model card)? → RAG, inte modellens träningsminne.
5. Finns flera specialistmodeller (prognos, kontering, syn/OCR)? → route-to-specialist (HuggingGPT-mönster).
6. Saknas data, definition och ägare? → stoppa. Bygg inte agent ovanpå lös sand.

Tre tillåtna kopplingsmönster

1. Predict-then-explain

ML-artefakten ger tal eller klass. LLM:en skriver varför, med citat av artefaktnamn och version.

Controller-exempel: säsongsmodell på konto 3130 ger helårsprognos 980 tkr. LLM:en får inte skriva underskott i T1 bara för att 5/12 av budgeten inte är förbrukad.

2. Retrieve-then-write (RAG)

Hämta model card, förra tertialtexten, säsongstabell och policy. Generera därefter. Intern projektdata går före webben. Förklara retrieval-valet (se rag-agents-policy).

3. Route-to-specialist

LLM:en planerar och väljer verktyg. Siffrefråga anropar prognosfunktion eller SQL. Formulering går till LLM. Klassificering går till tränad konteringsmodell. Mönstret är detsamma som HuggingGPT — LLM som dirigent, ML som händer (Shen et al., 2023).

Vad en ML-artefakt måste bära

En artefakt är inte “filen någon laddade ner”. Kräv minst

Fält	Varför
Namn + version	t.ex. besoks-intakt-prognos-3130-v2026-t2
Indata och period	vilken huvudbok, vilka objekt, vilket intervall
Utdatakontrakt	tal, intervall, klass, sannolikhet — inte fri text
Mått	MAE, precision eller residual mot utfall
Licens och skanning	särskilt vid vikter från Hugging Face
Ägare	vilken funktion som får ta in den i kedjan

Typiska filer i ett Hugging Face- eller Artifactory-paket: vikter (safetensors/onnx), config.json, tokenizer, model card, ev. datasetpekare. Pickle-format behandlas som körbar kod tills skanning säger annat.

Arbetsordning i controlling

1. Sanning i ekonomisystemet
2. Regler och nyckeltal (säsong, två egenfinansieringsdefinitioner)
3. ML-artefakt (prognos, anomali, konteringsförslag)
4. RAG över egna texter och model cards
5. LLM skriver — får inte ändra talen
6. Controller låser

Officiell avvikelse i tertial kommer från kalkyl eller artefakt, aldrig från chatten.

Aktörer som redan kopplar ML och LLM

Läs detaljer och länkar i references/aktorer-processer.md. Kort karta

Aktör / namn	Roll i kedjan
Compound AI systems (BAIR / Zaharia)	Paraply — flera komponenter slår en ensam modell
RAG (Lewis et al., Meta)	Hämta fakta, sedan generera
HuggingGPT / JARVIS (Microsoft Research)	LLM väljer och kör HF-modeller
Databricks + MLflow 3	Samma register för klassisk ML och GenAI
DSPy (Stanford NLP)	Programmera och optimera kedjan mot ett mått
Hugging Face Hub	Publik modell- och datasetartefakt
JFrog Artifactory / Xray	Proxy, skanning, intern version av samma artefakt
LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, MCP	Verktygsanrop så att LLM:en inte räknar själv
Vertex AI + BigQuery ML, SageMaker + Bedrock, IBM watsonx	Molnplattformar med ML-lager under LLM

När användaren frågar “vem gör så här på riktigt?” — börja i tabellen ovan och öppna referensfilen. Hitta inte på nya produktnamn.

Anti-mönster

• LLM räknar budgetavvikelse från inklistrad tabell utan att talen är låsta.
• “Vi har en agent” utan prognosfunktion, SQL-verktyg eller artefaktregister.
• Hugging Face-modell i produktion utan skanning, licens och intern version.
• Tertialtext som blandar modellens träningskunskap med kommunens utfall.
• Att kalla en chattlogg för artefakt.

Så svarar du när skill:et är aktivt

1. Separera tal (ML/kalkyl) från text (LLM).
2. Namnge artefakt eller säg tydligt att den saknas.
3. Välj ett av de tre mönstren och säg vilket.
4. Peka på relevant aktör/process med fungerande länk.
5. Lämna sista ordet åt controllern eller annan ansvarig funktion.
6. Använd Harvardstil enligt kent-referens när externa påståenden görs.

Referensmaterial

Följande filer finns under references/:

• aktorer-processer.md — utökad katalog över aktörer, processer, mönster och länkar.

Cross-references

• controller-orchestrator — kedja budgetuppföljning + analys + text; använd lagerprincipen Classical AI → ML → GenAI → agent.
• bad-uppfoljning-controller och museet-egenfinansiering — säsong och egenfinansiering är exempel där predict-then-explain passar.
• kommun-kontering-controller och investering-drift-faktura-bedomning — klassificeringsartefakt får föreslå, inte besluta.
• rag-agents-policy och rag-retrieval-skills — retrieve-then-write med obligatorisk förklaring av retrieval.
• ai-agent-workflow-patterns — harness, guardrails och varför agenten inte får uppfinna egen kalkyl.
• ai-verktyg-bedomning — när plattform (Databricks, HF, JFrog) ska väljas.
• linkedin-ai-feedback-generator och x-ai-feedback-generator — kortare formuleringar om samma rollfördelning.
• kent-referens — källstandard för länkar i svar som detta skill producerar.
• fraga-forst — fråga om artefaktnamn, dataägare och mottagare innan kedjan byggs.

Spegel i GitHub: kentlundgren/Grok/ML_LLM.

Referenser

Chen, J., Ye, J. & Wang, G. (2025) ‘From Standalone LLMs to Integrated Intelligence: A Survey of Compound AI Systems’, arXiv, 2506.04565. Tillgänglig på: https://arxiv.org/abs/2506.04565 (Hämtad: 28 september 2026). (Survey som ramar in RAG, agenter och orkestrering som compound systems.)

Databricks (2025) ‘MLflow 3.0: Build, Evaluate, and Deploy Generative AI with Confidence’, Databricks Blog, 11 juni. Tillgänglig på: https://www.databricks.com/blog/mlflow-30-unified-ai-experimentation-observability-and-governance (Hämtad: 28 september 2026). (Visar ett gemensamt register för klassisk ML och GenAI.)

Hugging Face (2025) ‘Hugging Face and JFrog partner to make AI Security more transparent’, Hugging Face Blog, 4 mars. Tillgänglig på: https://huggingface.co/blog/jfrog (Hämtad: 28 september 2026). (Industriell kedja där ML-artefakter på Hubben skannas innan användning.)

Khattab, O. et al. (2024) ‘DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines’, ICLR. Tillgänglig på: https://arxiv.org/abs/2310.03714 (Hämtad: 28 september 2026). (Programmera LLM-kedjor mot ett mått i stället för att bara prompta.)

Lewis, P. et al. (2020) ‘Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks’, NeurIPS. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.11401. Tillgänglig på: https://arxiv.org/abs/2005.11401 (Hämtad: 28 september 2026). (Originalartikel för retrieve-then-write.)

Shen, Y. et al. (2023) ‘HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face’, NeurIPS. Tillgänglig på: https://arxiv.org/abs/2303.17580. Kod: https://github.com/microsoft/JARVIS (Hämtad: 28 september 2026). (LLM som dirigent över specialist-ML på Hubben.)

Zaharia, M. et al. (2024) ‘The Shift from Models to Compound AI Systems’, Berkeley Artificial Intelligence Research Blog, 18 februari. Tillgänglig på: https://bair.berkeley.edu/blog/2024/02/18/compound-ai-systems/ (Hämtad: 28 september 2026). (Paraplybegreppet för att sätta ihop ML, retrieval och LLM.)

Framtida optimering med SkillOpt (när du sitter vid dator)

När en dator med Python-miljö och LLM API-nycklar finns tillgänglig, använd Microsoft SkillOpt (https://github.com/microsoft/SkillOpt) för trajectory-driven edits av detta skill.

Snabbstart: klona SkillOpt, installera, definiera uppgifter (t.ex. “skriv tertialkommentar utan att ändra låsta tal”) och kör rollout → reflect → edit → validate. Deploya bara best_skill.md efter granskning.