Örnekler Rehberi — Basit, Orta, Zor
Bu sayfayı neden okuyorsunuz? Bu sayfa Intentum örneklerini ve sample uygulamalarını basit / orta / zor olarak gruplar; hangi örneğin ne işe yaradığını ve nasıl çalıştırılacağını gösterir. "Hangi örnekle başlamalıyım?" veya "Bu senaryo için hangi proje?" sorularına yanıt arıyorsanız doğru yerdesiniz.
Bu sayfa Intentum örneklerini ve sample uygulamalarını zorluk derecesine göre gruplar ve gerçek hayat kullanımlarıyla eşleştirir. Tüm örnekler API anahtarı olmadan (Mock sağlayıcı) çalışır; aksi belirtilmedikçe.
Zorluk dereceleri
| Seviye | Açıklama |
|---|---|
| Basit | Tek kavram, az kod, birkaç dakikada çalıştırılır. "Niyet çıkarımı nedir?" sorusu için uygun. |
| Orta | 2–3 kavramı bir arada kullanır (kurallar + LLM, zaman azalması, normalleştirme). Üretim benzeri akışlar için uygun. |
| Zor | Tam pipeline, alan odaklı (dolandırıcılık, greenwashing, müşteri yolculuğu) veya çok aşamalı / analitik. |
Basit örnekler
hello-intentum — 5 dakikada başla
Kavram: Tek sinyal, tek niyet, konsol çıktısı. Bir dakikada çalıştırılabilecek minimal "Hello Intentum".
Gerçek hayat: İlk adım: tek davranış gözle (user:hello), tek niyet çıkar (Greeting), politika uygula (Allow), sonucu yazdır.
dotnet run --project examples/hello-intentum
vector-normalization
Kavram: Davranış vektörü normalleştirme (Cap, L1, SoftCap); tekrarlayan olaylar skoru boğmasın.
Gerçek hayat: Bir aksiyon (örn. user:click) 100 kez gelince ham sayılar niyeti çarpıtabilir; normalleştirme sinyali dengeler.
dotnet run --project examples/vector-normalization
time-decay-intent
Kavram: Yakın zamandaki olaylar daha ağır (yarı ömürlü TimeDecaySimilarityEngine).
Gerçek hayat: Oturum bazlı niyet: "Son 5 dakikada ne yaptı?" bir saat önceki aksiyondan daha önemli.
dotnet run --project examples/time-decay-intent
Orta örnekler
chained-intent
Kavram: Önce kural tabanlı model; güven eşiğin altındaysa LLM’e düş (ChainedIntentModel). Maliyeti düşürür, yüksek güvenli durumları deterministik tutar.
Gerçek hayat: Trafiğin çoğu net kurallara takılır (örn. "3 başarısız giriş + IP değişti → Şüpheli"); sadece belirsizler LLM’e gider.
dotnet run --project examples/chained-intent
ai-fallback-intent
Kavram: Modelin "acele ettiği" (PrematureClassification) mi yoksa "dikkatli" (CarefulUnderstanding) mi olduğunu çıkar; politika insana veya oto karara yönlendirir.
Gerçek hayat: Kalite kapısı: düşük güven veya çelişkili sinyaller → insan incelemesine aktar.
dotnet run --project examples/ai-fallback-intent
Zor örnekler (alan + tam pipeline)
fraud-intent
Kavram: Dolandırıcılık/istismar niyeti: giriş hataları, IP değişimi, denemeler, captcha, şifre sıfırlama → ŞüpheliErişim vs HesapKurtarma; politika Engelle / İzle / İzin Ver.
Gerçek hayat: Giriş akışı: N hata ve IP değişiminden sonra engelleme, ek doğrulama veya izin verme kararı.
dotnet run --project examples/fraud-intent
Döküman: Gerçek dünya senaryoları — Dolandırıcılık, Domain intent şablonları — Fraud.
customer-intent
Kavram: Müşteri niyeti (satın alma, bilgi toplama, destek): gezinme, sepet, ödeme, arama, SSS, iletişim; politika İzin / İzle / niyete göre yönlendir.
Gerçek hayat: E-ticaret veya destek: kullanıcıyı doğru akışa (ödeme, SSS, iletişim) davranıştan yönlendirme.
dotnet run --project examples/customer-intent
Döküman: Domain intent şablonları — Müşteri.
greenwashing-intent
Kavram: Rapor metni ve sinyallerden greenwashing tespiti; ESG/iddialar için politika. Anlamsal analiz için gerçek sağlayıcı kullanılabilir.
Gerçek hayat: Sürdürülebilirlik raporları veya iddialarını analiz et; düşük güven veya yanıltıcı niyeti inceleme için işaretle.
dotnet run --project examples/greenwashing-intent
Döküman: Greenwashing tespiti how-to, Örnek olay — Greenwashing metrikleri.
Sample uygulamalar (tam uygulama)
| Sample | Açıklama | Zorluk |
|---|---|---|
| Intentum.Sample | Konsol: tek uygulamada birçok senaryo (ödeme, ESG, uyumluluk, yeniden denemeler). | Orta |
| Intentum.Sample.Blazor | Blazor UI + CQRS Web API: infer, explain, explain-tree, analytics, timeline, playground compare, greenwashing; Overview, Commerce, Explain, FraudLive, Sustainability, Timeline, PolicyLab, Sandbox; SSE inference, dolandırıcılık ve sürdürülebilirlik simülasyonu. | Zor |
Web sample’ı çalıştırma:
dotnet run --project samples/Intentum.Sample.Blazor
Ardından arayüzü ve Scalar API dokümanını açın; POST /api/intent/infer, POST /api/intent/explain-tree, GET /api/intent/analytics/timeline/{entityId}, POST /api/intent/playground/compare deneyin.
Ardından tarayıcıda Overview, Commerce, Explain, FraudLive, Sustainability, Timeline, PolicyLab, Sandbox sayfalarını deneyebilirsiniz.
Hızlı referans
| Örnek | Seviye | Çalıştırma |
|---|---|---|
| vector-normalization | Basit | dotnet run --project examples/vector-normalization |
| time-decay-intent | Basit | dotnet run --project examples/time-decay-intent |
| chained-intent | Orta | dotnet run --project examples/chained-intent |
| ai-fallback-intent | Orta | dotnet run --project examples/ai-fallback-intent |
| fraud-intent | Zor | dotnet run --project examples/fraud-intent |
| customer-intent | Zor | dotnet run --project examples/customer-intent |
| greenwashing-intent | Zor | dotnet run --project examples/greenwashing-intent |
| Sample.Blazor | Zor | dotnet run --project samples/Intentum.Sample.Blazor |
Yukarıdaki örnekler için API anahtarı gerekmez; Mock sağlayıcı kullanılır. Gerçek AI için ortam değişkenlerini ayarlayıp bir sağlayıcı kullanın — bkz. Sağlayıcılar ve AI sağlayıcılarını kullanma.
Sonraki adım: Bu sayfayı bitirdiyseniz → Kurulum veya Senaryolar.