Prompt Mühendisliğinde Nasıl Etkili Bir Şekilde Uzmanlaşılır: Uygulama Teknikleri ve Araç Rehberi

Prompt Mühendisliği (İstem Mühendisliği), insan niyetleri ile yapay zeka modeli çıktıları arasında önemli bir köprü olarak son yıllarda büyük ilgi görmektedir. Ancak, bunun * Önemli Nokta: Modeli adım adım akıl yürütmeye yönlendirin, karmaşık sorunları birden fazla basit adıma ayırın ve sonunda cevaba ulaşın.

• Örnek: "Ali'nin 5 elması var, 2'sini yedi ve 3 tane daha aldı, şimdi kaç elması var? Lütfen adım adım akıl yürütün ve nihai cevabı verin."
• Model Çıktısı: "Öncelikle, Ali'nin 5 elması var, 2'sini yedi, geriye 5 - 2 = 3 elma kaldı. Sonra, 3 elma daha aldı, şimdi 3 + 3 = 6 elması var. Yani, Ali'nin şimdi 6 elması var."

5. Bağlamsallaştırma (Contextualization):

   • Önemli Nokta: Modelin kullanıcının niyetini daha iyi anlamasına yardımcı olmak için yeterli bağlam bilgisi sağlayın.
   • Örnek: "Lütfen bu haberin ana içeriğini özetleyin: [Haber İçeriği]. Lütfen öz bir dille, temel bilgi noktalarını çıkarın."

6. Anahtar Kelimeler (Keywords):

   • Önemli Nokta: Prompt'a temel anahtar kelimeler eklemek, modelin hedef göreve daha iyi odaklanmasına yardımcı olabilir.
   • Örnek: "Yapay Zeka hakkında, gençlere yönelik, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramlarını vurgulayan bir popüler bilim makalesi oluşturun."

7. Kısıtlamalar Ekleme (Constraints):

   • Önemli Nokta: Modelin çıktısının biçimini, uzunluğunu, stilini vb. belirli ihtiyaçları karşılayacak şekilde sınırlayın.
   • Örnek: "Lütfen sonbahar manzarasını üç satırlık bir şiir şeklinde tanımlayın."

8. Tersine Yönlendirme (Negative Prompting):

   • Önemli Nokta: Modele hangi içerik veya davranışların istenmediğini açıkça bildirin.
   • Örnek: "Lütfen uzay araştırmaları hakkında bir makale yazın, ancak uzaylılarla ilgili herhangi bir içerikten bahsetmeyin."

Pratik Araç Önerileri

Aşağıda, Prompt Mühendisliğini daha iyi yapmanıza yardımcı olabilecek bazı araçlar bulunmaktadır:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Bunlar şu anda en popüler LLM'lerdir ve Prompt'u test etmek ve yinelemek için doğrudan kullanılabilir.
• PromptBench (Microsoft): Farklı Prompt Mühendisliği yöntemlerinin etkisini değerlendirmenize yardımcı olabilecek açık kaynaklı bir Prompt değerlendirme çerçevesi. CoT, EP, Zero/Few Shot gibi yöntemleri değerlendirebilir, düşmanca istemleri ve dinamik değerlendirmeyi destekler ve çeşitli veri kümelerini ve modelleri destekler.
• Zapier, Make, Notion: Bu araçlar, Prompt mühendisliği iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanılabilir; örneğin, otomatik olarak Prompt oluşturma, Prompt'u test etme, sonuçları analiz etme vb.
• NirDiamantAI GitHub repo: Basitten gelişmişe çeşitli konuları içeren ücretsiz bir Prompt Mühendisliği eğitim kaynak deposu.

Prompt Mühendisliğinin Geleceği

"AI Agent'ları insanları aşıyor", "Prompt Mühendisliği eskidi" görüşleri ortaya çıksa da, Prompt Mühendisliği hala gelişmeye devam ediyor. Gelecekteki gelişim yönleri şunları içerebilir:

• Otomatik Prompt Oluşturma: Yapay zeka teknolojisini kullanarak daha etkili Prompt'ları otomatik olarak oluşturmak, insan müdahalesini azaltmak.
• Prompt Optimizasyon Araçları: Geliştiricilerin en iyi Prompt'u hızlı bir şekilde bulmalarına yardımcı olacak daha güçlü Prompt optimizasyon araçları geliştirmek.
• AI Agent'ları ile Entegrasyon: Prompt Mühendisliğini AI Agent'ları ile birleştirerek daha akıllı uygulamalar oluşturmak.
• Bağlam Mühendisliğinin Yükselişi: Modelin bağlam anlama yeteneğine odaklanmak, model performansını artırmak için Bağlam Mühendisliğini kullanmak.

ÖzetPrompt Mühendisliği sürekli öğrenme ve uygulama gerektiren bir yetenektir. Bu makalede tanıtılan teknikleri ve araçları öğrenerek ve sürekli keşfederek ve uygulayarak, LLM'den daha iyi yararlanabilecek ve daha akıllı uygulamalar oluşturabileceksiniz. AI'nın yetenekleri sürekli olarak artıyor olsa bile, Prompt Mühendisliğinin temel prensiplerine hakim olmak hala çok önemlidir. Bu, AI ile daha iyi iletişim kurmanızı ve daha tatmin edici sonuçlar elde etmenizi sağlar. Prompt'un etkisini değerlendirmek, Prompt'un kalitesini optimize etmenize ve daha verimli uygulamalar elde etmenize yardımcı olabilir.