Nødvendige teknologier

• Claude AI (desktopversjonen) - Anthropics avanserte språkmodell
• mCP (Model Context Protocol) - En åpen protokoll for å koble AI-modeller til eksterne data
• Snowflake (eller en annen datakilde) - Databasesystemet med dataene dine
• Snowflake-legitimasjon - Kontoinformasjon, Warehouse-navn, brukernavn og passord
• mCP Snowflake-server - Spesifikk connector for din database
• Npx (Node Package Executer) - Verktøy for å kjøre mCP-servere

Fremgangsmåte for oppsett

1. Forbered Claude AI

1. Åpne Claude desktop-appen
2. Gå til "Settings" (Innstillinger)
3. Klikk på "Developer" (Utvikler)
4. Klikk på knappen "Edit config" (Rediger konfigurasjon) - Dette oppretter en konfigurasjonsfil på datamaskinen din

2. Finn og konfigurer mCP Snowflake-serveren

1. Besøk det offisielle Model Context Protocol-nettstedet for å finne tilgjengelige mCP-servere
2. For Snowflake, finn "Snowflake mCP"
3. Kjør npx-kommandoen for Snowflake mCP-serveren
4. Følg trinnene for å angi din Snowflake-legitimasjon (kontoinformasjon, Warehouse-navn, brukernavn og passord)

3. Start Claude på nytt

1. Etter at du har konfigurert mCP, start Claude-applikasjonen på nytt
2. Bekreft at de tilgjengelige mCP-verktøyene vises i Claude

Hvordan bruke løsningen

Begynn med enkle spørsmål

Start med grunnleggende spørringer for å forstå hvilke data som er tilgjengelige:

• "Hvilke tabeller er tilgjengelige i mitt Snowflake Warehouse?"
• "Hva inneholder [navn på tabell]?"

Første gang du stiller et spørsmål som krever bruk av mCP-serveren, vil Claude spørre om du vil "allow making a tool call" (tillate et verktøykall). Velg "allow for this chat" (tillat for denne chatten).

Utforsk dataene videre

Still mer detaljerte spørsmål om spesifikke tabeller:

• "Hva kan du fortelle meg om dataene i [navn på tabell]?"
• "Vis meg trender i [datafelt] over tid"

Claude vil undersøke innholdet i tabellen, kjøre ulike spørringer og gi deg en oversikt over datainnholdet, ikke bare den tekniske strukturen.

Visualiser dataene

Be Claude om å visualisere informasjonen:

• "Kan du visualisere vårt data warehouse, tabellene og relasjonene ved hjelp av et mermaid-diagram?"
• "Lag et linjediagram som viser utviklingen i [datafelt] fra 2020 til 2024"
• "Vis fordelingen av [kategori] i et interaktivt søylediagram"

Claude vil bruke "artifact"-funksjonen for å lage diagrammer basert på dataene. Hvis det er feil i diagrammet, kan du be den om å "try fixing the errors" (prøve å fikse feilene).

Still spesifikke spørsmål for innsikt

Eksempler på spørsmål som gir konkret innsikt:

• "Hvilke var de 10 største investeringene ved slutten av 2024?"
• "List opp de fem områdene med høyest budsjettoverskridelse i 2023"
• "Hvordan har befolkningsveksten i kommunen vært sammenlignet med nabokommunene?"

Du kan verifisere svarene ved å se på spørringen Claude har kjørt, og du kan spørre "hvor sikker er du på disse tallene?" for å vurdere påliteligheten.

Få hjelp til videre utforskning

Hvis du er usikker på hva du kan spørre om, prøv:

• "Gi meg 20 eksempler på interessante spørsmål jeg kan stille om disse dataene."
• "Hvilke trender eller mønstre ser du i disse dataene som kan være verdt å utforske nærmere?"

Avanserte funksjoner

For mer avansert bruk kan du:

• Koble til flere mCP-er for ulike datakilder og la Claude kombinere informasjon fra dem
• Kombinere databasedata med websøk for mer helhetlig innsikt
• Dele skjermen din med Claude og gi visuelle instruksjoner for å tilpasse visualiseringer

Fordeler med Claude og mCP

• Demokratiserer dataanalyse: Alle kan få innsikt uten tekniske ferdigheter
• Raske svar: Få umiddelbare svar på spørsmål
• Ingen koding nødvendig: Du trenger ikke å kunne SQL eller andre programmeringsspråk
• Enkel integrasjon: Ingen komplekse integrasjonssystemer er nødvendig
• Fokus på innsikt: Ansatte kan fokusere på å få svar i stedet for å navigere komplekse systemer
• Direkte tilgang for politikere: Beslutningstakere kan selv få rask innsikt uten å måtte be om genererte rapporter
• Verifisering og kritisk tenkning: Claude kan verifisere tallene og vurdere datakvaliteten
• Automatisert innholdsgenerering: Enkel generering av data til infoskjermer og nettsider

Sammenligning av egnede modeller

Flere åpne språkmodeller har nå nesten ChatGPT-nivå kvalitet og kan kjøres lokalt. Her er en sammenligning av noen av de mest lovende alternativene:

Sammenligning av egnede lokale språkmodeller

Modell	Parametere	Kontekstvindu	Lisens	Styrker og bruksområder
LLaMA 2 (Chat/Code)	7B, 13B, 70B	~4 000 tokens	Meta lisens (fri kommersiell bruk)	God generell ytelse. 70B-chat nær GPT-3.5 nivå; Code Llama-varianter egner seg for SQL/kode-generering.
Mistral 7B v0.2	7,3B	32 000 tokens	Apache 2.0 (åpen kildekode)	Liten men kraftig. Utkonkurrerer LLaMA 2 13B på kvalitet. Effektiv – kan kjøres på CPU/GPU uten "monstre" av maskinvare.
GPT4All-modeller	4B–13B (flere valg)	2–4 000 tokens	Avhenger av modell (mange Apache/MIT)	Enkel distribusjon på PC/Mac (ggml/gguf-format). GPT4All-økosystemet lar deg kjøre chatmodeller helt lokalt uten nett eller GPU.
Vicuna 13B	13B	~2 000 tokens	Ikke-kommersiell (LLaMA1-basert)	Finjustert på samtaledata. Demonstrert ~90% av ChatGPT/Bard kvalitet.

For SQL-generering vil Code Llama 34B eller lignende kodefinetunede modeller være spesielt dyktige, siden de er trent på å produsere korrekt syntaks. I praksis kan de fleste av disse modellene forstå et spørsmål som "Hvilke var de 10 største investeringene ved slutten av 2024?" og generere en passende SQL-spørring basert på databaseskjema.

Integrasjon med mCP og alternativer

Model Context Protocol (mCP) er en åpen standard fra Anthropic for å koble AI-modeller til eksterne data og verktøy på en enhetlig måte. Den beskrives ofte som "USB-C for AI-agenter" – en standardisert måte å plugge inn ulike datakilder på.

En viktig fordel er at mCP er modell-agnostisk: "Any large language model that supports function calling (or tool use) is capable of making use of the Model Context Protocol." Dette betyr at en lokal modell også kan benytte mCP, forutsatt at den kan tolke "funksjonskall" eller verktøy-formattet.

Hvordan få en lokal modell til å bruke mCP:

1. Implementere et mellomvare-lag som håndterer verktøykall fra modellen
2. Gi modellen et systemprompt som beskriver tilgjengelige verktøy (mCP-serverne annonserer sine funksjoner)
3. Når modellen foreslår å bruke et verktøy (f.eks. en funksjon query_database() med en SQL-streng), må mellomvaren fange opp dette og kalle den faktiske mCP-serveren

Noen rammeverk for lokale LLM-er støtter dette direkte. LocalAI (en open source variant av OpenAI API for lokale modeller) har implementert funksjonskall-grensesnitt for modeller i ggml/gguf-format.

Alternativt kan man bruke agent-rammeverk som LangChain. LangChain lar deg definere verktøy (f.eks. en databaseforespørsel) og vil orkestrere en LLM til å bruke disse verktøyene trinnvis. LangChain og mCP kan kombineres: "LangChain and mCP are not competitors — in fact, they work beautifully together."

Spesialiserte verktøy: Vanna og SQLRAG

For enklere implementering finnes det spesialiserte løsninger for naturlig språk til SQL:

Vanna

En åpen kildekode-pakke for naturlig språk til SQL som bruker en kombinasjon av retrieval-augmented generation (RAG) og finjustering for presise SQL-spørringer.

• Kan trenes med egne eksempler for høyere nøyaktighet
• Designet med sikkerhet i fokus - sender som standard aldri innholdet av databasen til LLM-en, kun metadata
• Støtter mange databasesystemer (Snowflake, BigQuery, Postgres m.fl.)
• Kan kobles til ulike frontend-løsninger (Slackbot, web-app, Jupyter)
• Kan integreres med lokale LLM-er via Ollama

SQLRAG

Et verktøy som kobler naturlig språk til SQL og visualisering, med støtte for både åpne modeller og kommersielle API-er.

• Kan generere SQL fra spørsmål og automatisk lage visualiseringer
• Bruker Chart.js eller Matplotlib for diagrammer
• Støtter caching av spørringsresultater i Redis for bedre ytelse
• Kan kjøres enten på CPU eller GPU
• Enkel å integrere i eksisterende systemer

Disse verktøyene viser at man med open-source løsninger kan oppnå mye av det samme som Claude+mCP: en tolk som forstår spørsmålet, trekker inn relevant kontekst, genererer SQL, henter data, og lager et svar med tabell eller diagram.

Begrensninger sammenlignet med Claude

Kontekstvindu og datamengde

Claude har et enormt kontekstvindu (opp mot 100 000 tokens) som gjør at den kan lese inn f.eks. en hel bok eller en komplett database-eksport. De fleste åpne modeller har kortere kontekster – ofte 4k tokens, kanskje 8k eller 16k i spesialversjoner. Mistral 7B 0.2 støtter 32k tokens, som er lovende, men fortsatt bare en tredel av Claude sitt vindu.

Dette betyr at man med lokale modeller må være smartere i hva man gir som input: inkludere relevant skjema eller eksempler, men ikke alt på én gang. En løsning er iterativ bruk av verktøy, der modellen først spør "hvilke tabeller finnes?" og deretter henter inn skjema for relevant tabell.

Artifacts og visualiseringer

Claude Desktop har en unik artifact-funksjon som automatisk kan presentere generert innhold som bilder eller filer. Lokale modeller produserer ren tekst og har ingen innebygd visualiseringsmekanisme.

For å få diagrammer med lokale modeller, må man koble tekstoutput til en renderer. Dette kan løses ved at modellen leverer Mermaid-kode eller JSON for et diagrambibliotek, som så vises med passende JavaScript-bibliotek i frontend. Dette krever mer integrasjonsarbeid, men er fullt mulig.

Hallusinasjoner og nøyaktighet

Claude har gjennomgått omfattende trening for å følge instruksjoner presist. Mindre åpne modeller kan være mer tilbøyelige til å "hallusinere" – f.eks. finne opp en tabellkolonne hvis de ikke har sett skjema.

Dette kan begrenses ved å:

• Gi modellen skjemainformasjon og eksempelspørringer via prompt
• Bruke kode-spesialiserte modeller som Code Llama eller WizardCoder
• Validere spørringer før de kjøres
• Kjøre i read-only modus mot databasen for å hindre endringer

Kontekstuell forståelse og læring

Claude håndterer lange samtalehistorikker bedre. En lokal modell med mindre minne kan miste tråden i lange økter, med mindre man implementerer ekstern minnehåndtering.

Fordelen med lokale løsninger er at man har full kontroll over kontinuerlig forbedring. Man kan lagre spørringer og svar og dermed bygge opp en treningsdatabase, eller velge å finjustere modellen på nytt datasett etter behov.

Maskinvarekrav og sikkerhetshensyn

Maskinvarebehov:

Ytelsen og modellvalget avhenger av tilgjengelig maskinvare:

• CPU-løsning: Lettvektsmodeller (4–7 mrd parametere) kan kjøre på en moderne CPU. GPT4All leverer 4-bit quantiserte modeller som kan klare inferens med <10 GB RAM.
• GPU-akselerasjon: For rask interaktiv bruk med større modeller anbefales GPU. En GPU med 16 GB VRAM kan kjøre en 13B parameter modell i 4-bit modus, mens 70B krever nærmere 40 GB VRAM.
• Minne og lagring: Modell-filene (vektene) kan være fra 4 GB (for en 7B quantisert) opp til 40 GB+ (70B fp16). Du må ha nok disk til modellen og nok RAM/VRAM til å holde den under kjøring.
• Hybrid tilnærming: Man trenger ikke alltid de største modellene. Mistral 7B har vist seg effektiv for mange formål, og man kan avlaste tunge operasjoner til databasen selv.

Sikkerhetshensyn:

En klar fordel med lokal kjøring er full kontroll over data og personvern:

• Ingen data eller spørringer sendes ut av din infrastruktur
• All behandling skjer lokalt, så sensitive opplysninger forblir innad
• Kan kjøres helt frakoblet internett for maksimal sikkerhet
• Man bør kjøre i read-only modus mot databasen (noe mCP sin Postgres-plugin støtter)
• Implementer tilgangsstyring og logging for å dokumentere bruk

Bruke n8n for naturlig språkspørring

n8n er et open-source arbeidsflytverktøy som kan kombineres med AI-modeller for å gi naturlig språktilgang til databaser. Dette gir en fleksibel løsning uten behov for koding.

Hvordan fungerer det?

1. Oppsett av databaseforbindelse: n8n har innebygde noder for databaser som MySQL, PostgreSQL og Microsoft SQL Server.
2. Integrering av AI-modell: Du kan bruke OpenAI, Claude eller en lokal språkmodell via HTTP Request-noden.
3. Opprettelse av arbeidsflyt: En typisk flyt vil:
   • Motta et spørsmål fra bruker (via webhook eller UI)
   • Sende spørsmålet til AI-modellen for SQL-generering
   • Kjøre spørringen mot databasen
   • Returnere resultatet som tabell eller visualisering

Fordeler med n8n-løsningen

• Fleksibel integrasjon med mange databaser og AI-tjenester
• Visuelt grensesnitt for å bygge og vedlikeholde flyter uten koding
• Open source og kostnadseffektiv – kan kjøres lokalt
• Mulighet for automatisering av flere trinn, som regelmessige rapporter

Azure og Copilot for kommunal datautforskning

For kommuner som allerede bruker Microsoft 365 og Azure, kan Microsofts AI-løsninger være et naturlig valg for å demokratisere datatilgang.

Hvordan fungerer dette i et Microsoft-miljø?

Ved hjelp av disse verktøyene kan kommuner bygge kraftige dataverktøy som ikke krever spesialkompetanse:

• Azure OpenAI Service / Copilot Studio: Tolker naturlige språkspørsmål og genererer SQL-spørringer
• Azure SQL / Synapse Analytics: Inneholder kommunens strukturerte data
• Power Automate / Azure Logic Apps: Binder komponentene sammen i en arbeidsflyt
• Power BI: Visualiserer resultater og lager dashboards

Tilgangsstyring og sikkerhet

Løsningen kobles mot Microsoft Entra ID (tidligere Azure AD), slik at ansatte kun får tilgang til data de har rettigheter til. Dette gjør det trygt å bruke i offentlig sektor.

Kostnadsbilde for Microsoft-miljøet

• Azure OpenAI: Bruksbasert, ca. $0,03–0,06 per 1000 tokens
• Azure SQL Database: Fra ca. NOK 50–1000/mnd avhengig av størrelse og ytelse
• Power BI Pro: Ca. NOK 100/mnd per bruker (gratis lesetilgang via delte rapporter i enkelte scenarier)
• Power Automate / Logic Apps: Bruksbasert, lav kostnad ved moderat volum

For én kommune med 5–10 aktive brukere vil den typiske kostnaden være NOK 500–1500 per måned – med høy verdi i spart tid og bedre innsikt.

Felles KI-løsning mellom kommuner

Ved å samarbeide på tvers kan kommuner dele funksjonalitet og kostnader, men likevel beholde full kontroll over sine egne data.

Felles plattform – separate data

• Felles brukergrensesnitt og KI-logikk for alle kommuner
• Hver kommune har egne databaser (f.eks. i egen Azure-instans)
• Kommunene eier og styrer sine egne data og tilgangsrettigheter

Tilgangsstyring per kommune

Med Microsoft Entra ID (tidligere Azure AD) kan løsningen styre tilgang automatisk basert på hvilken kommune brukeren tilhører:

• Brukerens e-postdomene (f.eks. @askoy.kommune.no) avgjør datatilgang
• Sikkerhetsgrupper styrer hva hver bruker kan se og gjøre
• Ansatte får kun tilgang til sin egen kommunes data

Organisering av samarbeidet

En effektiv organisering kan se slik ut:

• Felles styringsgruppe: Representanter fra hver kommune som bestemmer retning og prioriteringer
• Teknisk vert: Én kommune eller ekstern partner som drifter den tekniske løsningen
• Faggrupper per domene: Eksperter fra områder som helse, oppvekst, økonomi som bidrar med behov
• Separate datakilder: Hver kommune kobler sine egne datakilder til plattformen

Fordeler med denne modellen

• Lav terskel for å bli med i samarbeidet
• Hver kommune beholder full kontroll over sine egne data
• Mulig å starte smått – f.eks. med to kommuner og utvide etter hvert
• Felles utviklingskraft og lavere kostnader over tid
• Mer likeverdige tjenester mellom små og store kommuner