Örnekler

SmartRAG için pratik kod örnekleri ve gerçek dünya kullanım senaryoları

1. Basit Doküman Arama

Bir doküman yükleyin ve arayın:

public class DocumentController : ControllerBase
{
    private readonly IDocumentService _documentService;
    private readonly IDocumentSearchService _searchService;
    
    // Doküman yükleme
    [HttpPost("upload")]
    public async Task<IActionResult> Upload(IFormFile file)
    {
        var document = await _documentService.UploadDocumentAsync(
            file.OpenReadStream(),
            file.FileName,
            file.ContentType,
            "kullanici-123"
        );
        
        return Ok(new { 
            id = document.Id, 
            fileName = document.FileName,
            chunks = document.Chunks.Count 
        });
    }
    
    // Doküman arama
    [HttpPost("search")]
    public async Task<IActionResult> Search([FromBody] SearchRequest request)
    {
        var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
            request.Query,
            maxResults: request.MaxResults
        );
        
        return Ok(response);
    }
}

public class SearchRequest
{
    public string Query { get; set; } = string.Empty;
    public int MaxResults { get; set; } = 5;
}

---

2. Arama Seçenekleri ve Bayrak Tabanlı Filtreleme

SearchOptions kullanarak hangi veri kaynaklarında arama yapılacağını kontrol edin:

public class IntelligenceController : ControllerBase
{
    private readonly IDocumentSearchService _searchService;
    
    [HttpPost("ask")]
    public async Task<IActionResult> Ask([FromBody] QuestionRequest request)
    {
        // Seçenek 1: SearchOptions'ı doğrudan kullan
        var options = new SearchOptions
        {
            EnableDatabaseSearch = true,
            EnableDocumentSearch = false,
            EnableAudioSearch = false,
            EnableImageSearch = false,
            PreferredLanguage = "tr"
        };
        
        var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
            request.Question,
            maxResults: 5,
            options: options
        );
        
        return Ok(response);
    }
    
    [HttpPost("ask-with-flags")]
    public async Task<IActionResult> AskWithFlags([FromBody] string query)
    {
        // Seçenek 2: Sorgu string'inden bayrakları ayrıştır
        var searchOptions = ParseSearchOptions(query, out string cleanQuery);
        
        var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
            cleanQuery,
            maxResults: 5,
            options: searchOptions
        );
        
        return Ok(response);
    }
    
    private SearchOptions? ParseSearchOptions(string input, out string cleanQuery)
    {
        cleanQuery = input;
        
        var hasDocumentFlag = input.Contains("-d ", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) 
            || input.EndsWith("-d", StringComparison.OrdinalIgnoreCase);
        var hasDatabaseFlag = input.Contains("-db ", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) 
            || input.EndsWith("-db", StringComparison.OrdinalIgnoreCase);
        var hasAudioFlag = input.Contains("-a ", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) 
            || input.EndsWith("-a", StringComparison.OrdinalIgnoreCase);
        var hasImageFlag = input.Contains("-i ", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) 
            || input.EndsWith("-i", StringComparison.OrdinalIgnoreCase);
        
        if (!hasDocumentFlag && !hasDatabaseFlag && !hasAudioFlag && !hasImageFlag)
        {
            return null; // Varsayılan seçenekleri kullan
        }
        
        var options = new SearchOptions
        {
            EnableDocumentSearch = hasDocumentFlag,
            EnableDatabaseSearch = hasDatabaseFlag,
            EnableAudioSearch = hasAudioFlag,
            EnableImageSearch = hasImageFlag
        };
        
        // Sorgudan bayrakları kaldır
        var parts = input.Split(' ');
        var cleanParts = parts.Where(p => 
            !p.Equals("-d", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) && 
            !p.Equals("-db", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) && 
            !p.Equals("-a", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) && 
            !p.Equals("-i", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
            
        cleanQuery = string.Join(" ", cleanParts);
        
        return options;
    }
}

Bayrak Örnekleri:

• "-db En iyi müşterileri göster" → Sadece veritabanı araması
• "-a Toplantıda ne konuşuldu?" → Sadece ses araması
• "-i Görselde ne yazıyor?" → Sadece görüntü OCR araması
• "-db -a Müşterileri ve toplantı notlarını göster" → Veritabanı + ses araması
• "Bayrak olmadan normal sorgu" → Tüm arama tipleri etkin (varsayılan)

---

3. Çoklu Veritabanı Sorgusu

Aynı anda birden fazla veritabanını sorgulayın:

public class DatabaseController : ControllerBase
{
    private readonly IDatabaseParserService _databaseService;
    private readonly IMultiDatabaseQueryCoordinator _multiDbCoordinator;
    
    // SQL Server veritabanına bağlan
    [HttpPost("connect/sqlserver")]
    public async Task<IActionResult> ConnectSqlServer([FromBody] ConnectionRequest request)
    {
        var config = new DatabaseConfig
        {
            Type = DatabaseType.SqlServer,
            ConnectionString = request.ConnectionString,
            IncludedTables = request.Tables,
            MaxRowsPerTable = 1000,
            SanitizeSensitiveData = true
        };
        
        var content = await _databaseService.ParseDatabaseConnectionAsync(
            request.ConnectionString,
            config
        );
        
        return Ok(new { message = "Başarıyla bağlandı", tables = request.Tables });
    }
    
    // MySQL veritabanına bağlan
    [HttpPost("connect/mysql")]
    public async Task<IActionResult> ConnectMySQL([FromBody] ConnectionRequest request)
    {
        var config = new DatabaseConfig
        {
            Type = DatabaseType.MySQL,
            ConnectionString = request.ConnectionString,
            MaxRowsPerTable = 1000
        };
        
        var content = await _databaseService.ParseDatabaseConnectionAsync(
            request.ConnectionString,
            config
        );
        
        return Ok(new { message = "Başarıyla bağlandı" });
    }
    
    // Birden fazla veritabanını sorgula
    [HttpPost("query")]
    public async Task<IActionResult> QueryDatabases([FromBody] MultiDbQueryRequest request)
    {
        var response = await _multiDbCoordinator.QueryMultipleDatabasesAsync(
            request.Query,
            maxResults: request.MaxResults
        );
        
        return Ok(response);
    }
}

Örnek Sorgu:

"SQL Server'dan toplam satışları MySQL'den mevcut envanter seviyeleriyle göster"

SmartRAG şunları yapacak:

1. Sorgu amacını analiz eder
2. İlgili veritabanlarını ve tabloları belirler
3. Her veritabanı için uygun SQL üretir
4. Sorguları paralel olarak çalıştırır
5. Sonuçları akıllıca birleştirir
6. Birleşik AI destekli cevap döndürür

---

3. OCR Doküman İşleme

Görselleri Tesseract OCR ile işleyin:

public class OcrController : ControllerBase
{
    private readonly IDocumentService _documentService;
    private readonly IDocumentSearchService _searchService;
    
    // OCR işleme için görsel yükleme
    [HttpPost("upload/image")]
    public async Task<IActionResult> UploadImage(IFormFile file, [FromQuery] string language = "tur")
    {
        var document = await _documentService.UploadDocumentAsync(
            file.OpenReadStream(),
            file.FileName,
            file.ContentType,
            "kullanici-123",
            language: language  // OCR dili: tur, eng, deu, vb.
        );
        
        return Ok(new { 
            id = document.Id,
            extractedText = document.Content,
            confidence = "OCR başarıyla tamamlandı"
        });
    }
    
    // OCR işlenmiş dokümanları sorgula
    [HttpPost("query/image-content")]
    public async Task<IActionResult> QueryImageContent([FromBody] string query)
    {
        var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(query);
        return Ok(response);
    }
}

Desteklenen Görsel Formatları:

• JPEG/JPG, PNG, GIF, BMP, TIFF, WebP

Örnek Kullanım:

# Fatura görseli yükle
curl -X POST "http://localhost:5000/api/ocr/upload/image?language=tur" \
  -F "file=@fatura.jpg"

# Sorgu: "Bu faturadaki toplam tutar nedir?"

---

4. Ses Transkripsiyonu

Ses dosyalarını Whisper.net ile transkribe edin:

public class AudioController : ControllerBase
{
    private readonly IDocumentService _documentService;
    private readonly IDocumentSearchService _searchService;
    
    // Transkripsiyon için ses yükleme
    [HttpPost("upload/audio")]
    public async Task<IActionResult> UploadAudio(IFormFile file, [FromQuery] string language = "tr")
    {
        var document = await _documentService.UploadDocumentAsync(
            file.OpenReadStream(),
            file.FileName,
            file.ContentType,
            "kullanici-123",
            language: language  // Konuşma dili: tr, en, auto, vb.
        );
        
        return Ok(new { 
            id = document.Id,
            transcription = document.Content,
            message = "Ses başarıyla transkribe edildi"
        });
    }
    
    // Transkripsiyon içeriğini sorgula
    [HttpPost("query/audio-content")]
    public async Task<IActionResult> QueryAudioContent([FromBody] string query)
    {
        var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(query);
        return Ok(response);
    }
}

Desteklenen Ses Formatları:

• MP3, WAV, M4A, AAC, OGG, FLAC, WMA

Dil Kodları:

• tr - Türkçe
• en - İngilizce
• de - Almanca
• fr - Fransızca
• auto - Otomatik tespit (önerilen)
• 100+ dil desteklenir

Gizlilik Notu

Tüm işlem %100 yerel olarak yapılır. Ses transkripsiyonu Whisper.net, OCR Tesseract kullanır. Hiçbir veri harici servislere gönderilmez.

---

5. Konuşma Geçmişi

Doğal çok turlu konuşmalar:

public class ConversationController : ControllerBase
{
    private readonly IDocumentSearchService _searchService;
    
    [HttpPost("chat")]
    public async Task<IActionResult> Chat([FromBody] ChatRequest request)
    {
        var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
            request.Message,
            maxResults: 5,
            startNewConversation: request.StartNew
        );
        
        return Ok(new {
            answer = response.Answer,
            sources = response.Sources.Count,
            timestamp = response.SearchedAt
        });
    }
}

Konuşma Akışı Örneği:

Kullanıcı: "Makine öğrenimi nedir?"
AI: "Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir..."

Kullanıcı: "Denetimli öğrenmeyi açıklar mısın?"  // AI bağlamı hatırlar
AI: "Makine öğrenimi hakkındaki önceki tartışmamıza dayanarak, denetimli öğrenme..."

Kullanıcı: "Yaygın algoritmalar nelerdir?"  // Konuşma bağlamını korur
AI: "Yaygın denetimli öğrenme algoritmaları şunlardır..."

Kullanıcı: "/yeni"  // Yeni konuşma başlat
AI: "Yeni konuşma başlatıldı. Size nasıl yardımcı olabilirim?"

---

Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları

1. Tıbbi Kayıt Zekası Sistemi

Hasta verilerini birden fazla sistemde birleştirin:

// Birden fazla veritabanına bağlan
var postgresConfig = new DatabaseConfig
{
    Name = "Hasta Kayıtları",
    Type = DatabaseType.PostgreSql,
    ConnectionString = "Host=localhost;Database=Hastane;...",
    IncludedTables = new List<string> { "Hastalar", "Kabuller", "Taburcular" }
};

await _databaseService.ParseDatabaseConnectionAsync(postgresConfig.ConnectionString, postgresConfig);

// Excel lab sonuçlarını yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(labSonuclari, "labs.xlsx", "application/vnd.ms-excel", "lab-teknisyeni");

// Taranmış reçeteleri yükle (OCR)
await _documentService.UploadDocumentAsync(receteGorsel, "recete.jpg", "image/jpeg", "doktor", language: "tur");

// Doktor ses notlarını yükle (Ses transkripsiyonu)
await _documentService.UploadDocumentAsync(sesAkis, "notlar.mp3", "audio/mpeg", "doktor", language: "tr");

// Tüm veri kaynaklarında sorgula
var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Ayşe Yılmaz'ın son bir yıl için tam tıbbi geçmişini göster"
);

// AI birleştirir: PostgreSQL + Excel + OCR + Ses → Bağlantısız sistemlerden tam hasta zaman çizelgesi

Güç: 4 veri kaynağı birleştirildi (PostgreSQL + Excel + OCR + Ses) → Bağlantısız sistemlerden tam hasta zaman çizelgesi.

---

2. Bankacılık Kredi Limit Değerlendirmesi

Kapsamlı finansal profil analizi:

// 4 farklı veritabanına bağlan
var sqlServerConfig = new DatabaseConfig
{
    Type = DatabaseType.SqlServer,
    ConnectionString = "...",
    IncludedTables = new List<string> { "Islemler", "FaturaOdemeleri", "MaasYatirmalari" }
};

var mySqlConfig = new DatabaseConfig
{
    Type = DatabaseType.MySQL,
    ConnectionString = "...",
    IncludedTables = new List<string> { "KrediKartlari", "Harcamalar", "OdemeGecmisi" }
};

// OCR taranmış dokümanları yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(vergiGorsel, "vergi.jpg", "image/jpeg", "rm", language: "tur");

// PDF hesap özetlerini yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(ozetPdf, "ozet.pdf", "application/pdf", "rm");

// Kapsamlı sorgu
var response = await _multiDbCoordinator.QueryMultipleDatabasesAsync(
    "Mehmet Kaya'nın kredi kartı limitini 8K'dan 18K'ya çıkarmalı mıyız?"
);

// AI analiz eder: 36 ay işlemler + kredi davranışı + varlıklar + ziyaret geçmişi + OCR dokümanlar + PDF'ler

Güç: 6 veri kaynağı koordine edildi (4 veritabanı + OCR + PDF) → Risksiz kararlar için 360° finansal zeka.

---

3. Hukuki İçtihat Keşif Motoru

Dava geçmişinden kazanma stratejileri bulun:

// 1.000+ hukuki PDF'leri yükle
foreach (var hukukiDok in hukukiDokumanlar)
{
    await _documentService.UploadDocumentAsync(
        hukukiDok.Stream,
        hukukiDok.FileName,
        "application/pdf",
        "hukuk-ekibi"
    );
}

// Dava veritabanına bağlan
var davaDbConfig = new DatabaseConfig
{
    Type = DatabaseType.SqlServer,
    ConnectionString = "...",
    IncludedTables = new List<string> { "Davalar", "Sonuclar", "Hakimler", "Musteriler" }
};

await _databaseService.ParseDatabaseConnectionAsync(davaDbConfig.ConnectionString, davaDbConfig);

// OCR taranmış mahkeme kararlarını yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(mahkemeKarariGorsel, "karar.jpg", "image/jpeg", "katip", language: "tur");

// Kazanma desenleri için sorgula
var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Son 5 yılda sözleşme uyuşmazlığı davalarımızı hangi argümanlar kazandırdı?"
);

// AI, manuel olarak haftalarca sürecek 1.000+ davadan desenleri keşfeder

Güç: 1.000+ PDF + SQL Server + OCR → AI, dakikalar içinde kazanan hukuki desenleri keşfeder.

---

4. Öngörücü Envanter Zekası

Çapraz veritabanı analitik ile stok tükenmelerini önleyin:

// 4 veritabanı ile yapılandırmayı ayarla
builder.Services.AddSmartRag(configuration, options =>
{
    options.DatabaseConnections = new List<DatabaseConnectionConfig>
    {
        new() { Name = "Katalog", Type = DatabaseType.Sqlite, ConnectionString = "Data Source=./katalog.db" },
        new() { Name = "Satislar", Type = DatabaseType.SqlServer, ConnectionString = "..." },
        new() { Name = "Envanter", Type = DatabaseType.MySQL, ConnectionString = "..." },
        new() { Name = "Tedarikciler", Type = DatabaseType.PostgreSql, ConnectionString = "..." }
    };
});

// Tüm veritabanlarında sorgula
var response = await _multiDbCoordinator.QueryMultipleDatabasesAsync(
    "Önümüzdeki 2 hafta içinde hangi ürünlerin stoku tükenecek?"
);

// AI koordine eder: SQLite (10K SKU) + SQL Server (2M işlem) + 
//                  MySQL (gerçek zamanlı stok) + PostgreSQL (tedarikçi teslimat süreleri)
// Sonuç: Tek-DB sorguları ile imkansız stok tükenmelerini önleyen öngörücü analitik

Güç: 4 veritabanı koordine edildi → Tek veritabanı sorguları ile imkansız çapraz-veritabanı öngörücü analitik.

---

5. Üretim Kök Neden Analizi

Üretim kalite sorunlarını bulun:

// Excel üretim raporlarını yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(
    excelStream,
    "uretim-raporu.xlsx",
    "application/vnd.ms-excel",
    "kalite-muduru"
);

// PostgreSQL sensör veritabanına bağlan
var sensorConfig = new DatabaseConfig
{
    Type = DatabaseType.PostgreSql,
    ConnectionString = "...",
    IncludedTables = new List<string> { "SensorOkumalari", "MakinaDurumu" },
    MaxRowsPerTable = 100000  // Büyük sensör verisi
};

await _databaseService.ParseDatabaseConnectionAsync(sensorConfig.ConnectionString, sensorConfig);

// OCR kalite kontrol fotoğraflarını yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(
    fotoStream,
    "hata-foto.jpg",
    "image/jpeg",
    "kontrolor",
    language: "tur"
);

// PDF bakım kayıtlarını yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(
    bakimPdf,
    "bakim.pdf",
    "application/pdf",
    "teknisyen"
);

// Kök neden analizi sorgusu
var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Geçen haftaki üretim partisinde 47 hata olmasının nedeni neydi?"
);

// AI ilişkilendirir: Excel raporları + PostgreSQL 100K sensör okuması + OCR fotoları + PDF kayıtlar

Güç: 4 veri kaynağı birleştirildi → AI, milyonlarca veri noktası arasında hatalara neden olan sıcaklık anomalilerini bulur.

---

6. AI Özgeçmiş Tarama

Yüzlerce adayı verimli bir şekilde tarayın:

// 500+ özgeçmiş PDF'lerini yükle
foreach (var ozgecmis in ozgecmisDosyalari)
{
    await _documentService.UploadDocumentAsync(
        ozgecmis.Stream,
        ozgecmis.FileName,
        "application/pdf",
        "ik-ekibi"
    );
}

// Başvuru veritabanına bağlan
var basv uruDbConfig = new DatabaseConfig
{
    Type = DatabaseType.SqlServer,
    ConnectionString = "...",
    IncludedTables = new List<string> { "Basvurular", "Beceriler", "Deneyim", "Egitim" }
};

await _databaseService.ParseDatabaseConnectionAsync(basvuruDbConfig.ConnectionString, basvuruDbConfig);

// OCR taranmış sertifikaları yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(
    sertifikaGorsel,
    "aws-sertifika.jpg",
    "image/jpeg",
    "ik-ekibi",
    language: "eng"
);

// Ses müla kat transkriptlerini yükle
await _documentService.UploadDocumentAsync(
    mulakatSes,
    "mulakat.mp3",
    "audio/mpeg",
    "ik-ekibi",
    language: "tr"
);

// En iyi adayları bul
var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Python becerileri ve AWS sertifikaları olan senior React geliştiricilerini bul"
);

// AI tarar: 500+ PDF + SQL Server + OCR sertifikaları + Ses mülakatları

Güç: 4 veri kaynağı birleştirildi → AI, dakikalar içinde adayları tarar ve sıralar (günler yerine).

7. Finansal Denetim Otomasyonu

// Denetim sürecini otomatikleştir
var auditQuery = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Son 3 aydaki tüm finansal işlemleri analiz et ve şüpheli aktiviteleri tespit et"
);

// Çoklu veritabanı sorgusu
var multiDbResponse = await _multiDbCoordinator.QueryMultipleDatabasesAsync(
    "Hesap bakiyelerini, işlem geçmişini ve müşteri profillerini karşılaştır"
);

Console.WriteLine($"Denetim Raporu: {auditQuery.Answer}");
Console.WriteLine($"Şüpheli İşlemler: {multiDbResponse.Results.Count}");

Güç: 3 veritabanı birleştirildi → AI, saatler içinde denetim raporu oluşturur (haftalar yerine).

8. Akıllı Devlet Hizmetleri

// Vatandaş sorgularını otomatik yanıtla
var citizenQuery = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Emeklilik başvurusu için hangi belgeler gerekli?"
);

// Çoklu kaynak arama
var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Vergi indirimi nasıl alabilirim?",
    maxResults: 10
);

Console.WriteLine($"Vatandaş Yanıtı: {citizenQuery.Answer}");
Console.WriteLine($"Kaynak Sayısı: {response.Sources.Count}");

Güç: 5 veri kaynağı birleştirildi → AI, dakikalar içinde vatandaş sorgularını yanıtlar (günler yerine).

---

Gelişmiş Örnekler

Konuşma Bağlamı Yönetimi

// İlk soru
var q1 = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Şirketin iade politikası nedir?"
);

// Takip - AI bağlamı hatırlar
var q2 = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Uluslararası siparişler ne olacak?"
);

// Başka bir takip - tam bağlamı korur
var q3 = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "İade nasıl başlatırım?"
);

// Yeni konuşma başlat
var newConv = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(
    "Kargo hakkında konuşalım",
    startNewConversation: true
);

Toplu Doküman İşleme

// Birden fazla dokümanı aynı anda yükle
var files = new List<(Stream, string, string)>
{
    (File.OpenRead("rapor1.pdf"), "rapor1.pdf", "application/pdf"),
    (File.OpenRead("rapor2.docx"), "rapor2.docx", "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document"),
    (File.OpenRead("rapor3.xlsx"), "rapor3.xlsx", "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet")
};

var documents = await _documentService.UploadDocumentsAsync(files, "user-123");

Console.WriteLine($"Yüklenen doküman sayısı: {documents.Count}");

Özel SQL Çalıştırma

// Belirli bir veritabanında özel SQL sorgusu çalıştır
var result = await _databaseService.ExecuteQueryAsync(
    "Server=localhost;Database=Sales;Trusted_Connection=true;",
    "SELECT TOP 10 CustomerID, CompanyName, TotalOrders FROM CustomerSummary ORDER BY TotalOrders DESC",
    DatabaseType.SqlServer,
    maxRows: 10
);

Console.WriteLine($"SQL Sonucu: {result}");

Depolama İstatistikleri

// Depolama durumunu kontrol et
var stats = await _documentService.GetStorageStatisticsAsync();

Console.WriteLine($"Toplam Doküman: {stats["TotalDocuments"]}");
Console.WriteLine($"Toplam Parça: {stats["TotalChunks"]}");
Console.WriteLine($"Depolama Boyutu: {stats["StorageSizeMB"]} MB");
Console.WriteLine($"Son Güncelleme: {stats["LastUpdated"]}");

Embedding’leri Yeniden Oluştur

// AI provider değiştikten sonra embedding'leri yenile
var success = await _documentService.RegenerateAllEmbeddingsAsync();

if (success)
{
    Console.WriteLine("Tüm embedding'ler başarıyla yenilendi");
}
else
{
    Console.WriteLine("Embedding yenileme başarısız");
}

Test Örnekleri

Unit Test Örneği

[Test]
public async Task QueryIntelligenceAsync_ShouldReturnValidResponse_WhenValidQueryProvided()
{
    // Arrange
    var query = "Test sorgusu";
    var maxResults = 5;
    
    // Act
    var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(query, maxResults);
    
    // Assert
    Assert.That(response, Is.Not.Null);
    Assert.That(response.Answer, Is.Not.Empty);
    Assert.That(response.Sources, Is.Not.Empty);
    Assert.That(response.Sources.Count, Is.LessThanOrEqualTo(maxResults));
}

---

En İyi Pratikler

Yapılması Gerekenler

• Servisler için dependency injection kullanın
• İstisnaları düzgün bir şekilde yönetin
• Async/await'i tutarlı kullanın
• Kullanıcı girdilerini doğrulayın
• Makul maxResults limitleri ayarlayın
• Doğal etkileşimler için konuşma geçmişini kullanın

Yapılmaması Gerekenler

• Async metodlarda .Result veya .Wait() kullanmayın
• API anahtarlarını kaynak kontrolüne commit etmeyin
• Üretimde InMemory depolama kullanmayın
• Hata yönetimini atlamayın
• Satır limitleri olmadan veritabanlarını sorgulamayın
• Hassas veriyi temizlemeden yüklemeyin

---

Sonraki Adımlar

Başlangıç

Hızlı kurulum ve yapılandırma kılavuzu

Başlayın

Yapılandırma

Eksiksiz yapılandırma referansı

Yapılandır

API Referans

Detaylı API dokümantasyonu ve metod referansları

API Referans

Changelog

Tüm versiyonlardaki yeni özellikleri, iyileştirmeleri ve breaking change'leri takip edin.

Changelog'u Görüntüle

---

Gelişmiş Özellikler Örnekleri

Konuşma Yönetimi

IConversationManagerService ile özel konuşma yönetimi.

public class ChatController : ControllerBase
{
    private readonly IConversationManagerService _conversationManager;
    private readonly IDocumentSearchService _searchService;
    
    public ChatController(
        IConversationManagerService conversationManager,
        IDocumentSearchService searchService)
    {
        _conversationManager = conversationManager;
        _searchService = searchService;
    }
    
    // Yeni konuşma başlat
    [HttpPost("conversations/new")]
    public async Task<IActionResult> StartNewConversation()
    {
        var sessionId = await _conversationManager.StartNewConversationAsync();
        return Ok(new { sessionId });
    }
    
    // Konuşma context'i ile sohbet
    [HttpPost("conversations/{sessionId}/chat")]
    public async Task<IActionResult> Chat(string sessionId, [FromBody] ChatRequest request)
    {
        // Context için konuşma geçmişini al
        var history = await _conversationManager.GetConversationHistoryAsync(sessionId);
        
        // Context ile sorgu
        var response = await _searchService.QueryIntelligenceAsync(request.Message);
        
        // Konuşma geçmişine kaydet
        await _conversationManager.AddToConversationAsync(
            sessionId,
            request.Message,
            response.Answer
        );
        
        return Ok(new
        {
            answer = response.Answer,
            sources = response.Sources,
            sessionId
        });
    }
    
    // Konuşma geçmişini al
    [HttpGet("conversations/{sessionId}/history")]
    public async Task<IActionResult> GetHistory(string sessionId)
    {
        var history = await _conversationManager.GetConversationHistoryAsync(sessionId);
        return Ok(new { history });
    }
}

Özel SQL Diyalekt Stratejisi

ISqlDialectStrategy ile özel veritabanı desteği ekleyin.

// Gelişmiş PostgreSQL diyalekt stratejisi
public class EnhancedPostgreSqlDialectStrategy : BaseSqlDialectStrategy
{
    public override DatabaseType DatabaseType => DatabaseType.PostgreSQL;
    
    public override string GetDialectName() => "Gelişmiş PostgreSQL";
    
    public override string BuildSystemPrompt(DatabaseSchemaInfo schema, string userQuery)
    {
        var prompt = new StringBuilder();
        prompt.AppendLine("PostgreSQL SQL uzmanısınız. PostgreSQL'e özgü SQL oluşturun.");
        prompt.AppendLine($"Kullanıcı Sorgusu: {userQuery}");
        prompt.AppendLine($"Veritabanı Şeması: {JsonSerializer.Serialize(schema)}");
        prompt.AppendLine("Kurallar:");
        prompt.AppendLine("- PostgreSQL sözdizimi kullanın (sayfalama için LIMIT/OFFSET)");
        prompt.AppendLine("- Uygun olduğunda PostgreSQL'e özgü fonksiyonlar kullanın (örn. ARRAY_AGG, JSON fonksiyonları)");
        prompt.AppendLine("- Doğru PostgreSQL veri tiplerini kullanın");
        prompt.AppendLine("- Sadece SQL sorgusunu döndürün, açıklama yapmayın");
        
        return prompt.ToString();
    }
    
    public override bool ValidateSyntax(string sql, out string errorMessage)
    {
        errorMessage = null;
        
        // PostgreSQL'e özgü doğrulama
        if (sql.Contains("TOP", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
        {
            errorMessage = "PostgreSQL TOP değil LIMIT kullanır";
            return false;
        }
        
        if (sql.Contains("FETCH FIRST", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
        {
            errorMessage = "PostgreSQL FETCH FIRST değil LIMIT kullanır";
            return false;
        }
        
        return true;
    }
    
    public override string FormatSql(string sql)
    {
        // PostgreSQL'e özgü biçimlendirme (opsiyonel)
        return sql;
    }
    
    public override string GetLimitClause(int limit)
    {
        return $"LIMIT {limit}";
    }
}

// DI'a kaydet
services.AddSingleton<ISqlDialectStrategy, EnhancedPostgreSqlDialectStrategy>();

Özel Skorlama Stratejisi

IScoringStrategy ile özel ilgililik skorlaması uygulayın.

// Sadece semantik skorlama (%100 embedding tabanlı)
public class SemanticOnlyScoringStrategy : IScoringStrategy
{
    public async Task<double> CalculateScoreAsync(
        string query,
        DocumentChunk chunk,
        List<float> queryEmbedding)
    {
        if (chunk.Embedding == null || chunk.Embedding.Count == 0)
            return 0.0;
        
        // Saf kosinüs benzerliği
        return CosineSimilarity(queryEmbedding, chunk.Embedding);
    }
    
    private double CosineSimilarity(List<float> a, List<float> b)
    {
        if (a.Count != b.Count) return 0.0;
        
        double dotProduct = 0;
        double normA = 0;
        double normB = 0;
        
        for (int i = 0; i < a.Count; i++)
        {
            dotProduct += a[i] * b[i];
            normA += a[i] * a[i];
            normB += b[i] * b[i];
        }
        
        if (normA == 0 || normB == 0) return 0.0;
        
        return dotProduct / (Math.Sqrt(normA) * Math.Sqrt(normB));
    }
}

// DI'a kaydet
services.AddSingleton<IScoringStrategy, SemanticOnlyScoringStrategy>();

Özel Dosya Ayrıştırıcı

IFileParser ile özel dosya formatları için destek ekleyin.

// Markdown dosya ayrıştırıcı
public class MarkdownFileParser : IFileParser
{
    public bool CanParse(string fileName, string contentType)
    {
        return fileName.EndsWith(".md", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) ||
               fileName.EndsWith(".markdown", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) ||
               contentType == "text/markdown";
    }
    
    public async Task<FileParserResult> ParseAsync(Stream fileStream, string fileName)
    {
        try
        {
            using var reader = new StreamReader(fileStream);
            var markdown = await reader.ReadToEndAsync();
            
            // Düz metin için markdown sözdizimini kaldır
            var plainText = StripMarkdownSyntax(markdown);
            
            return new FileParserResult
            {
                Content = plainText,
                Success = true,
                FileName = fileName
            };
        }
        catch (Exception ex)
        {
            return new FileParserResult
            {
                Success = false,
                ErrorMessage = ex.Message
            };
        }
    }
    
    private string StripMarkdownSyntax(string markdown)
    {
        // Başlıkları kaldır
        markdown = Regex.Replace(markdown, @"^#{1,6}\s+", "", RegexOptions.Multiline);
        
        // Kalın/italik kaldır
        markdown = Regex.Replace(markdown, @"\*\*(.+?)\*\*", "$1");
        markdown = Regex.Replace(markdown, @"\*(.+?)\*", "$1");
        
        // Linkleri kaldır ama metni tut
        markdown = Regex.Replace(markdown, @"\[(.+?)\]\(.+?\)", "$1");
        
        // Kod bloklarını kaldır
        markdown = Regex.Replace(markdown, @"```[\s\S]*?```", "");
        markdown = Regex.Replace(markdown, @"`(.+?)`", "$1");
        
        return markdown.Trim();
    }
}

// DI'a kaydet
services.AddSingleton<IFileParser, MarkdownFileParser>();