Merhaba! Bugün sizlerle yapay zeka dünyasının en heyecan verici becerilerinden biri olan prompt engineering’i (istem mühendisliği) konuşacağız. ChatGPT, Claude, Gemini gibi yapay zeka araçlarını kullanırken bazen istediğiniz cevabı alamadığınız oldu mu? İşte size “prompt engineering nedir?” cevabı.
Prompt Engineering Nedir?
Prompt engineering, büyük dil modellerine (LLM) sağlanan komutları, girdi sorgularını veya talimatları tasarlamak ve yapılandırmak için kullanılan stratejilerdir [1]. Düşünün ki yapay zeka bir ressam, siz de ona ne çizmesi gerektiğini anlatan kişisiniz. Ne kadar net ve ayrıntılı tarif ederseniz, ortaya o kadar güzel bir tablo çıkar.
Prompt engineering sadece prompt tasarlama ve geliştirme ile ilgili değildir. Büyük dil modelleriyle etkileşim kurmak ve geliştirmek için yararlı olan geniş bir yetenek ve teknik yelpazesini kapsar [2]. Yani bu sadece bir soru sormak değil; o soruyu en doğru şekilde, en verimli biçimde sormayı öğrenmektir.
Neden Önemli?
Yapay zeka modellerine doğru komutlar vermek, Google’da arama yapmaktan çok daha kritik. İyi hazırlanmış komutlar uygulanabilir içgörüler üretirken, kötü komutlar belirsiz, yanlış veya kullanılamaz yanıtlar üretir [3].
Basit bir örnek verelim: “Bana yemek tarifi ver” dediğinizde yapay zeka genel bir şeyler söyleyecektir. Ama “40 dakikada hazırlanabilen, tavuk göğsü kullanılan, Akdeniz mutfağına ait, 4 kişilik bir yemek tarifi ver. Malzeme listesi ve adım adım talimatları ekle” dediğinizde, istediğiniz sonuca çok daha yakın bir yanıt alacaksınız.
Dil Modelleri Nasıl Çalışır?
Prompt engineering’i anlamak için dil modellerinin nasıl çalıştığını bilmek önemli. Dil modelleri, kitaplar, makaleler, web siteleri gibi geniş metin koleksiyonlarından öğrenerek, insanların dili nasıl kullandığı hakkında bilgi toplarlar.
Dil modellerinin tarihi 1960’larda MIT’de Joseph Weizenbaum tarafından yaratılan Eliza adlı erken bir doğal dil işleme programıyla başlar. Ancak gerçek devrim 2010’lardan sonra yaşandı. OpenAI tarafından geliştirilen GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi bu alanda bir dönüm noktası oldu. GPT-1, GPT-2, GPT-3 ve artık GPT-4 gibi modeller, dil anlama ve üretme konusunda inanılmaz yetenekler sergiliyorlar.
Etkili Prompt Yazmanın Altın Kuralları
Şimdi gelelim işin pratiğine. Etkili bir prompt yazmak için nelere dikkat etmeliyiz?
1. Net ve Ayrıntılı Olun
Hedef kitle, amaç, ton ve kısıtlamalar hakkında açık bağlam sağlayın. Format gereksinimleri, uzunluk hedefleri ve modelin gözlemlemesi gereken tüm sınırlamaları dahil olmak üzere tam olarak neye ihtiyacınız olduğunu belirtin [3].
Kötü örnek: “Bana C’de pointerları anlat” İyi örnek: “C programlama dilinde pointer (gösterici) kullanımı neden önemlidir? Basit bir örnekle açıkla ve en yaygın hataları anlat.”
2. Rol Verin (Persona)
Büyük dil modelinden belirli bir kişi gibi davranmasını istemek – örneğin “İç mimar gibi davran” – verebileceği yanıtları sınırlar ve daha tutarlı bir sonuç verir [4].
Örnek: “Sen deneyimli bir pazarlama uzmanısın. 25-35 yaş arası, teknoloji meraklısı bir kitleye yönelik, yeni çıkan akıllı saat için sosyal medya gönderisi yaz. Samimi ve eğlenceli bir dil kullan, 150 kelimeyle sınırla.”
3. Format Belirtin
Yanıtın hangi formatta olmasını istediğinizi söyleyin [5].
Örnek: “Aşağıdaki makaleyi 5 madde halinde özetle. Her madde maksimum 15 kelime olsun.”
4. Bağlam (Context) Sağlayın
Modelin daha doğru cevaplar üretebilmesi için gerekli bağlam ve detaylar sağlamalısınız.
Örnek: “Ben bir e-ticaret sitesi sahibiyim ve müşterilerime kargo gecikmesi hakkında bilgilendirme e-postası göndermem gerekiyor. Özür dileyen, profesyonel ama sıcak bir üslupla, 100 kelimelik bir e-posta metni yaz.”
İleri Düzey Teknikler
Temel bilgileri öğrendikten sonra, daha güçlü tekniklerle tanışalım.
Zero-Shot Prompting (Sıfırdan İstem)
Zero-shot prompting, modele herhangi bir ön örnek veya rehberlik sağlamadan bir görevi gerçekleştirmesini istemeyi içerir [1].
Örnek: “Amerika’da Noel ne zaman?” – Model zaten bu bilgiyi biliyor, örnek vermenize gerek yok.
Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)
İstenen çıktı formatını, stilini ve yapısını gösteren 2-3 somut örnek ekleyin. Örnekler, modeli yalnızca soyut talimatlardan daha etkili şekilde yönlendirir [3].
Örnek:
Örnek 1: Girdi: "Kargo neden geç kaldı?" Yanıt: "Gecikme için üzgünüz. Siparişinizin 2 gün içinde ulaşmasını bekliyoruz." Örnek 2: Girdi: "Ürün yanlış geldi." Yanıt: "Bu karışıklık için özür dileriz. Doğru ürün en kısa sürede gönderilecek." Şimdi şu cümleye uygun bir yanıt oluştur: "İade süreci neden bu kadar uzun?"
Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri)
Chain-of-thought prompting, modeli bir dizi adım halinde düşünmeye teşvik eder, bu da karmaşık görevlerde doğruluğu artırır [1]. Bu teknikte modelden sadece sonucu değil, nasıl düşündüğünü adım adım açıklamasını istersiniz.
Promptu geliştirerek problemi adımlara bölerek çözmeyi deneyin. Önce tek sayıları belirleyin, bunları toplayın ve sonucun tek mi çift mi olduğunu belirtin [6].
Örnek: “Bir kafeteryada 23 elma vardı. 20’sini öğle yemeği yapmak için kullandılar ve 6 tane daha aldılar. Kaç elmaları var? Adım adım düşünerek cevapla.”
AI’ın Yanıtı: “Başlangıçta 23 elma vardı. 20 elma kullandılar, yani 23 – 20 = 3 elma kaldı. Sonra 6 elma daha aldılar, yani 3 + 6 = 9 elma var.”
Bu teknik özellikle matematik problemleri, mantık soruları ve karmaşık planlama görevlerinde çok etkili [7].
Role-Based Prompting (Rol Bazlı İstem)
“Siz bir finans analistsiniz,” “Siz bir pazar araştırmacısısınız” gibi belirli uzman rolleri atayarak promptları çerçevelendirin – bu ilgili bilgi kalıplarını ve uygun profesyonel perspektifi etkinleştirir [3].
Örnek: “Sen 15 yıllık deneyime sahip bir yazılım mimarısın. Mikroservis mimarisinin avantajlarını ve dezavantajlarını teknik bir ekibe açıkla.”
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Modelden yalnızca bildiği bilgilerle yanıt üretmesi değil, harici kaynaklardan (veritabanı, belgeler, API’ler) güncel bilgiler çekerek cevap vermesi istenir. Bu sayede daha güvenilir ve güncel yanıtlar alırsınız [8].
Pratik Uygulama Örnekleri
Prompt engineering’in farklı alanlarda nasıl kullanılabileceğine bakalım:
Kod Yazma
Örnek: “Python’da bir dizideki tekrarlanan elemanları bulan ve bunları sıklıklarıyla birlikte dictionary olarak döndüren bir fonksiyon yaz. Her satırı yorumla.”
İçerik Üretimi
Yapay zekayı ilgi çekici anlatılar oluşturma konusunda yönlendirmek için tür, ton, stil ve olay örgüsü noktalarını belirten komutlar oluşturun [9].
Örnek: “Teknoloji meraklıları için yapay zeka konusunda 300 kelimelik blog yazısı yaz. SEO uyumlu başlık öner ve içeriğe 3 alt başlık ekle. Üslup bilgilendirici ama samimi olsun.”
Müşteri Hizmetleri
Örnek: “Bir müşteri ‘siparişim nerede?’ diye soruyor. Profesyonel, yardımsever ve empatik bir ton kullanarak, kargo takip numarasını sorma ve 2-3 iş günü içinde ulaşacağını belirten bir yanıt yaz.”
Eğitim
Örnek: “Lise düzeyinde bir öğrenciye fotosentez konusunu basit bir dille anlat. Günlük hayattan örnekler kullan ve en fazla 200 kelime ile sınırla.”
Metin Özetleme
Yapay zekaya metin sağlayın ve önemli bilgileri yakalayan kısa özetler oluşturması talimatını verin [9].
Örnek: “Aşağıdaki iklim değişikliği hakkındaki haber makalesinin ana noktalarını özetle.”
Yaygın Hatalar ve Nasıl Kaçınılır?
Hata 1: Belirsiz Talimatlar
Yanlış: “Yemek tarifi ver” Doğru: “30 dakikada hazırlanabilen, vejetaryen, İtalyan mutfağından 2 kişilik bir ana yemek tarifi ver”
Hata 2: Bağlam Eksikliği
AI’ın sizin durumunuzu bildiğini varsaymayın. Her zaman gerekli bağlamı sağlayın.
Hata 3: Çok Karmaşık veya Çok Basit Prompt’lar
Dengeyi bulun. Geniş bir konu hakkında soru soruyorsanız, daha odaklı bir yanıt almak için konuyu bölmek veya kapsamı sınırlamak faydalı olacaktır.
Hata 4: Yönlendirici Olmak
Yanıtı önceden belli edecek şekilde soru sormayın. AI’ın objektif kalmasını istiyorsanız, tarafsız bir dil kullanın.
Prompt Engineering ile İlgili Kariyer Fırsatları
Prompt engineering, özellikle üretken yapay zeka modellerinin etkili kullanımı için kritik bir rol üstleniyor. Şirketler, yapay zeka sistemlerini optimize etmek ve daha verimli sonuçlar almak için bu alanda uzmanlaşmış kişilere ihtiyaç duyuyor.
Başlıca iş alanları arasında AI eğitmenliği, dil modeli uzmanlığı ve teknik danışmanlık yer alıyor. Günümüzde birçok şirket prompt engineer pozisyonları için oldukça yüksek maaşlar sunuyor. Üstelik bu alan için mutlaka kodlama geçmişiniz olması gerekmiyor.
Son Söz
Prompt engineering, yapay zeka ile etkileşimimizi optimize etmemizi sağlayan, sürekli gelişen bir alan. Geleneksel programlamadan farklı olarak, açık kodun sonuçları belirlediği yerden farklı olarak, prompt engineering eğitim kalıplarına dayalı olarak olası devamları tahmin eden olasılıksal sistemlerle çalışır [3]. Tıpkı Google’da arama yapmayı zamanla öğrendiğimiz gibi, yapay zeka ile iletişim kurmayı da pratik yaparak öğreniyoruz.
En önemli şey: Deneme ve yanılma! İlk denemede mükemmel sonuç alamayabilirsiniz, ama prompt’unuzu her seferinde biraz daha geliştirerek istediğiniz çıktıya ulaşabilirsiniz. Başlangıçta basit promptlarla başlayın, sonra yavaş yavaş daha karmaşık teknikleri deneyerek kendinizi geliştirin.
Artık yapay zeka araçlarından maksimum verim almanın yollarını biliyorsunuz. Hadi, şimdi sıra deneme vakti! ChatGPT, Claude veya Gemini’yi açın ve bugün öğrendiklerinizi uygulayın. Umarım bu yazı sizin için faydalı olmuştur. Keyifli prompt’lar! 🚀
Kaynaklar
[1] IBM. (2024). Prompt Engineering Techniques. https://www.ibm.com/think/topics/prompt-engineering-techniques
[2] DAIR.AI. (2024). Prompt Engineering Guide. https://www.promptingguide.ai/
[3] Infomineo. (2024). Prompt Engineering: Techniques, Examples & Best Practices Guide. https://infomineo.com/artificial-intelligence/prompt-engineering-techniques-examples-best-practices-guide/
[4] Pluralsight. (2024). Prompt engineering guide: Techniques, examples, and use cases. https://www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/prompt-engineering-techniques
[5] IBM. (2024). Prompt Engineering Guide. https://www.ibm.com/think/prompt-engineering
[6] DAIR.AI. (2024). Examples of Prompts. Prompt Engineering Guide. https://www.promptingguide.ai/introduction/examples
[7] Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Google Research.
[8] GitHub – DAIR.AI. (2024). Prompt-Engineering-Guide: Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
[9] Google Cloud. (2024). Prompt Engineering for AI Guide. https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering
[10] Learn Prompting. (2024). Prompt Engineering Guide: The Ultimate Guide to Generative AI. https://learnprompting.org/docs/introduction
