ChatGPT’nin 2022’deki piyasaya sürülmesinden bu yana, büyük dil modelleri (LLM) sayısız uygulamada kritik rol oynamaya başladı. Ancak çoğu durumda, bu güçlü araçlar yetersiz bağlam yönetimi nedeniyle tam potansiyellerine ulaşamıyor. İşte bu noktada bağlam mühendisliği devreye giriyor.
Bağlam mühendisliği, LLM’lerin daha etkili çalışması için girdi verilerinin optimize edilmesi sürecidir. Bu makale, LLM uygulamalarınızın performansını önemli ölçüde artıracak pratik teknikleri ve değerlendirme yöntemlerini detaylarıyla ele alıyor.
Bağlam Mühendisliği Nedir?
Bağlam mühendisliği, yapay zeka modellerinin daha doğru ve tutarlı sonuçlar üretmesi için girdi verilerinin stratejik olarak düzenlenmesi ve optimize edilmesi işlemidir. Bu süreç, modelin anlayabileceği şekilde bilgilerin yapılandırılması, gereksiz verilerin temizlenmesi ve en etkili prompt stratejilerinin geliştirilmesini içerir.
Bağlam Mühendisliği Teknikleri
1. Prompt Yapılandırma Teknikleri
Doğru prompt yapılandırması, LLM performansının temel taşlarından biridir. Düzenli bir prompt ile dağınık bir prompt arasındaki fark, çıktı kalitesini dramatik şekilde etkiler.
Yapılandırılmamış Prompt Örneği (Yanlış):
"Soru cevaplama konusunda uzmanlaşmış bir AI asistanısın. Kullanıcı sorgularına yararlı, kısa bir şekilde cevap verirsin, her zaman yararlı olmaya çalışırsın. Kısaca yanıtlarsın, ama tek kelimelik cevaplardan da kaçınırsın."
Yapılandırılmış Prompt Örneği (Doğru):
## Rol
Sen **soru cevaplama uzmanı** bir AI asistanısın.
## Hedefler
1. Kullanıcı sorgularına **yararlı** ve **kısa** şekilde cevap ver.
2. Yanıtlarda her zaman **faydalılığı** öncelikle.
## Stil Kılavuzu
- **Kısa ama öz**: Tek kelimelik cevaplardan kaçın.
- **Netlik öncelik**: Yanıtları anlaşılır ve direkt tut.
- **Dengeli ton**: Profesyonel, yararlı ve yaklaşılabilir ol.
## Yanıt Kuralları
- **Tam cevaplar** vererek temel bilgileri kapsa.
- Gereksiz detay veya dolgu metinden kaçın.
- Cevapların kullanıcı sorusuna **doğrudan ilgili** olmasını sağla.
Prompt Yapılandırmanın Faydaları:
- AI için daha net talimatlar sağlar
- İnsan okunabilirliğini artırır
- Tekrarlayan talimatları önler
- Hata tespitini kolaylaştırır
2. Bağlam Penceresi Yönetimi
Modern LLM’ler milyonlarca token kapasitesine sahip olsa da (Llama 4 Scout’un 10M token bağlam penceresi gibi), daha fazla token her zaman daha iyi performans anlamına gelmez. Araştırmalar, girdi token sayısı arttıkça, problem zorluğu aynı kalsa bile LLM performansının düştüğünü gösteriyor.
Etkili Bağlam Penceresi Yönetimi İçin İki Temel Kural:
Kural 1: Prompt’u Olabildiğince Kısa Tutun
- İlgili tüm bilgileri dahil ederken gereksiz metni çıkarın
- RAG sistemlerinde benzerlik eşiğinin altındaki chunk’ları filtreleyin
- Dinamik içerikleri düzenli olarak gözden geçirin
Kural 2: Bağlam Sıkıştırma Uygulayın
- Başka bir LLM kullanarak bağlamın bölümlerini özetleyin
- Aynı bilgiyi daha az token ile koruyun
- Agent sistemlerde eylem geçmişini yönetin
3. Hibrit Arama Stratejisi: RAG + Anahtar Kelime Arama
Çoğu AI uygulaması sadece Retrieval Augmented Generation (RAG) sistemi kullanır. Ancak semantik benzerlik aramasının yanı sıra geleneksel anahtar kelime arama da entegre etmek, belirli senaryolarda çok daha iyi sonuçlar verebilir.
RAG + BM25 Hibrit Yaklaşımın Avantajları:
- Semantik arama kullanıcının tam ifadesini bilmediği durumlarda etkili
- Anahtar kelime arama spesifik terimler için daha hassas
- İki yöntemin kombinasyonu daha kapsamlı sonuçlar üretir
Anthropic’in Contextual Retrieval araştırması, BM25 algoritmasının RAG sistemlerinde nasıl etkili kullanılabileceğini göstermektedir.
4. İleri Düzey Bağlam Sıkıştırma Teknikleri
Bağlam pencereniz aşırı büyüdüğünde veya LLM yavaşladığında, bağlam sıkıştırma kritik hale gelir:
# Bağlam Sıkıştırma Örnek Kodu
def compress_context(long_context, compression_prompt):
"""
Uzun bağlamı özetleyerek sıkıştırır
"""
summary_prompt = f"""
Aşağıdaki metni önemli bilgileri koruyarak özetle:
{long_context}
Özet:
"""
compressed_context = llm.generate(summary_prompt)
return compressed_context
LLM Bağlam Mühendisliği Değerlendirme Yöntemleri
1. Gözlemlenebilirlik ve İzleme
Prompt yönetim yazılımları kullanarak LLM performansınızı sürekli izleyin. Bu araçlar şunları sağlar:
- Girdi-çıktı geçmişi takibi
- Token kullanım analizi
- Hata oranları ve performans metrikleri
- Kullanıcı geri bildirimi toplama
2. A/B Test Stratejileri
Farklı bağlam yönetimi tekniklerini karşılaştırmak için:
- İki farklı prompt versiyonu çalıştırın
- Kullanıcı geri bildirimlerini toplayın
- Objektif metriklerle sonuçları değerlendirin
- İstatistiksel anlamlılığı kontrol edin
3. Manuel İnceleme ve Analiz
Underestimated (Hafife alınan) yaklaşım: Elle inceleme
- Bağlamların manuel analizini yapın
- Gerçek token girdilerini inceleyin
- Kullanıcı etkileşimlerinden pattern’leri çıkarın
- Sürekli iyileştirme için geri bildirim döngüsü oluşturun
Pratik Uygulama Örneri: RAG Sistemi Optimizasyonu
# Optimize edilmiş RAG sistemi örneği
class OptimizedRAGSystem:
def __init__(self):
self.semantic_search = SemanticSearch()
self.keyword_search = BM25Search()
self.context_compressor = ContextCompressor()
def retrieve_and_generate(self, query, max_context_length=4000):
# Hibrit arama
semantic_results = self.semantic_search.search(query, top_k=5)
keyword_results = self.keyword_search.search(query, top_k=3)
# Sonuçları birleştir ve puanla
combined_results = self.merge_and_score(
semantic_results,
keyword_results
)
# Bağlam penceresi kontrolü
context = self.build_context(combined_results)
if len(context) > max_context_length:
context = self.context_compressor.compress(context)
# Yapılandırılmış prompt ile üretim
structured_prompt = self.build_structured_prompt(query, context)
return self.llm.generate(structured_prompt)
Sonuç ve Öneriler
Bağlam mühendisliği, LLM uygulamalarının performansını artırmak için kritik öneme sahiptir. Bu makalede ele alınan teknikler:
- Prompt yapılandırması ile daha net talimatlar
- Bağlam penceresi yönetimi ile optimize edilmiş token kullanımı
- Hibrit arama yaklaşımı ile daha kapsamlı bilgi erişimi
- Sürekli değerlendirme ile iteratif iyileştirme
Bu stratejileri uygulayarak, LLM uygulamalarınızın güvenilirliğini ve etkinliğini önemli ölçüde artırabilirsiniz.
SSS (Sık Sorulan Sorular)
S: Bağlam mühendisliği neden önemlidir? C: LLM’ler yalnızca kendilerine verilen bağlam kadar iyidir. Doğru bağlam mühendisliği, model performansını %30-50 oranında artırabilir.
S: Hangi prompt yapısı en etkilidir? C: Rol, hedef, stil kılavuzu ve kuralları içeren hiyerarşik yapılar en iyi sonucu verir.
S: RAG ve anahtar kelime arama nasıl birleştirilebilir? C: Semantic search ile BM25 algoritmalarını paralel çalıştırıp sonuçları ağırlıklı puanlama ile birleştirin.
