Giriş: Yapay Zeka ile Etkili İletişimin Sırrı
Büyük dil modelleri (LLM) ile çalışmak, yetenekli ama yönlendirilmeye ihtiyaç duyan bir stajyer ile çalışmaya benzer. Hızlı ve yetenekli ama net talimatlar verilmediğinde darmadağın sonuçlar üretebilir. Bu makalede, günlük çalışmalarımda kullandığım ve test ettiğim 5 pratik prompt mühendisliği tekniğini paylaşacağım.
Bu teknikler sadece okuduğum teorik bilgiler değil, gerçek dünya projelerinde deneyimlediğim ve sürekli kullandığım yöntemler. Bazıları sezgisel olmayabilir, diğerleri şaşırtıcı derecede basit olabilir, ancak hepsi LLM’lerden beklediğim sonuçları almada gerçek bir fark yaratıyor.
Teknik 1: LLM ‘in Kendi Prompt’unu Yazmasını İstemek
Neden Bu Yaklaşım İşe Yarıyor?
Bu ilk teknik kulağa mantıksız gelebilir, ancak sürekli kullandığım bir yöntem. Mükemmel prompt’u baştan yazmaya çalışmak yerine, istediğimin genel bir taslağını veriyorum ve LLM’den bu taslağı iyileştirmesini istiyorum.
Bu işbirlikçi yapı stratejisi üç adımdan oluşuyor:
- Genel yapı ile başlama: Görevleri ve takip edilecek kuralları açıklama
- Prompt’un yinelemeli değerlendirme/iyileştirmesi: İstenilen sonuçla eşleşene kadar
- Uç durumların ve özel ihtiyaçların yinelemeli entegrasyonu
LLM Pratik Uygulama Süreci
LLM bir prompt önerdiğinde, bunu birkaç tipik örnekte test ediyorum. Sonuçlar beklentimi karşılamıyorsa, prompt’u manuel olarak değiştirmiyorum. Bunun yerine LLM’den bunu yapmasını istiyorum ve özellikle genel bir düzeltme talep ediyorum çünkü LLM’ler aksi halde çok spesifik yamalar yapma eğiliminde.
Önemli İpucu: LLM’den prompt değişikliği önermeden önce sorular sormasını istemek, ihtiyacı tam olarak anladığından emin olmak için çok etkili bir yöntem.
Bu Yöntemin Avantajları
a. Anında Daha İyi Yapılandırma Özellikle karmaşık görevler için LLM, problem alanını hem mantıklı hem de operasyonel bir şekilde yapılandırmaya yardımcı oluyor. Aynı zamanda kendi düşüncelerimi netleştirmeme de katkı sağlıyor.
b. Çelişkileri Azaltma LLM görevi kendi “kelimelerine” çevirdiği için belirsizlik veya çelişkileri tespit etme olasılığı çok daha yüksek. Bunu yaptığında genellikle açıklama ister ve daha temiz, çelişkisiz bir formülasyon önerir.
c. Daha İyi Genelleme Bazen bir görev için net, soyut bir formülasyon bulmakta zorlanırım. LLM bu konuda şaşırtıcı derecede başarılı. Örüntüyü fark ediyor ve benim üretebileceğimden daha ölçeklenebilir ve sağlam bir prompt üretiyor.
Teknik 2: Öz-Değerlendirme Kullanımı
Kalite Kontrolü Mekanizması
Bu yaklaşım basit ama güçlü. LLM’den cevabını vermeden önce kendi kalitesini değerlendirmesini istiyorum. Özellikle önceden tanımlanmış bir ölçekte (genellikle 1-10 arası) kendi cevabını puanlamasını talep ediyorum.
Puan belirli bir eşiğin altındaysa (genellikle 9 olarak ayarlıyorum), göreve bağlı olarak ya yeniden denemesini ya da cevabını iyileştirmesini istiyorum. Sonsuz döngüyü önlemek için bazen “daha iyisini yapabilirsen” kavramını ekliyorum.
LLM İnsan Davranışı Benzerliği
LLM’lerin insanlara benzer şekilde davrandığını gözlemliyorum: genellikle en iyi cevap yerine en kolay cevabı vermeye meyilli. Sonuçta LLM’ler insan tarafından üretilmiş veriler üzerinde eğitilmiş ve cevap kalıplarını çoğaltmak için tasarlanmış. Bu nedenle açık bir kalite standardı vermek nihai çıktı sonucunu önemli ölçüde iyileştiriyor.
Kural Uyumluluğu Kontrolü
Benzer bir yaklaşım, kural uyumluluğuna odaklanan final kalite kontrolü için kullanılabilir. LLM’den cevabını gözden geçirmesini ve cevabı göndermeden önce belirli bir kuralı veya tüm kuralları takip edip etmediğini onaylamasını istiyorum.
Teknik 3: Yapılandırılmış Yanıt + Hedefli Örnek Kombinasyonu
Örnek Seçiminin Önemi
Örnek kullanımı bilinen ve güçlü bir yöntem… abartmadığınız sürece. İyi seçilmiş bir örnek, genellikle birçok satırlık talimatdan daha faydalı. Ancak örnekler genellikle metin ağırlıklı ve çok fazla kullanıldığında en önemli kuralları sulandırabilir veya daha az tutarlı takip edilmelerine neden olabilir.
Akıllı Örnek Stratejisi
Bu nedenle örnekleri akıllıca kullanıyorum: temel veya uç kurallarınızın çoğunu kapsayan bir veya iki iyi seçilmiş örnek genellikle yeterli. Daha fazla eklemek değmeyebilir.
Örnek açıkça anlaşılmıyorsa, örnekten sonra neden taleple eşleştiğini açıklayan kısa bir açıklama eklemek faydalı olabilir. Kişisel olarak negatif örnekleri nadiren kullanıyorum.
XML Yapısı Kullanımı
Genellikle beklenen çıktının genel yapısıyla birlikte bir veya iki pozitif örnek veriyorum. Çoğu zaman <open_tag></close_tag> gibi XML etiketlerini tercih ediyorum. Neden? Çünkü ayrıştırması kolay ve post-processing için bilgi sistemlerinde doğrudan kullanılabilir.
<items>
<item>
<sub_item>
<sub_sub_item>
Benim alt alt öğe 1 metnim
</sub_sub_item>
<sub_sub_item>
Benim alt alt öğe 2 metnim
</sub_sub_item>
</sub_item>
<sub_item>
Benim alt öğe 2 metnim
</sub_item>
</item>
</items>
Açıklama: Yapı iç içe geçmiş olduğunda örnek vermek özellikle faydalı. İşleri çok daha net hale getiriyor.
Teknik 4: LLM için Karmaşık Görevleri Basit Adımlara Bölme
Çoklu Görev Sorunu
Bu teknik açık görünebilir, ancak karmaşık görevlerle uğraşırken cevap kalitesini yüksek tutmak için şart. Büyük bir görevi birkaç küçük, iyi tanımlanmış adıma bölme fikri.
İnsan beyninin çoklu görev yaparken zorlandığı gibi, LLM’ler de görev çok geniş olduğunda veya aynı anda çok farklı hedefleri içerdiğinde daha düşük kaliteli cevaplar üretme eğiliminde.
Pratik Örnek
Bir makalenin düzeltilmesi, çevrilmesi ve HTML formatında düzenlenmesi gibi her şeyi tek seferde yapmasını istemek yerine, süreci iki veya üç basit adıma bölmeyi tercih ediyorum. Her adım ayrı bir prompt ile ele alınıyor.
Bu yöntemin ana dezavantajı, özellikle bir adımdan diğerine bilgi aktarırken kodunuza biraz karmaşıklık eklemesi. Ancak LangChain gibi modern framework’ler bu tür sıralı görev yönetimini uygulamayı çok kolaylaştırıyor.
Teknik 5: LLM ‘den Açıklama İstemek
Beklenmedik Sonuçları Anlamak
Bazen LLM’in neden beklenmedik bir cevap verdiğini anlamak zor. Tahminler yapmaya başlayabilirsiniz, ancak en kolay ve güvenilir yaklaşım modelden mantığını açıklamasını istemek olabilir.
LLM lerde Açıklama Yönteminin Değeri
LLM’lerin öngörücü doğası nedeniyle gerçekten akıl yürütemedikleri söylenebilir, ancak deneyimim şunu gösteriyor:
- Çoğu zaman cevabını üreten mantıklı bir açıklama sunuyor
- Bu açıklamaya göre prompt değişikliği yapmak genellikle yanlış LLM cevabını düzeltiyor
Bu, LLM’in gerçekten akıl yürüttüğünün kanıtı değil, ancak bu çözümün prompt optimizasyonu için pratikte çok iyi çalıştığını söyleyebilirim.
LLM Geliştirme Sürecinde Kritik Rol
Bu teknik özellikle geliştirme, üretim öncesi veya hatta yayına alındıktan sonraki ilk haftalarda çok faydalı. Bir veya birkaç LLM çağrısına dayanan bir süreçte tüm olası uç durumları öngörmek genellikle zor. Modelin belirli bir cevap neden ürettiğini anlayabilmek, mümkün olan en hassas düzeltmeyi tasarlamanıza yardımcı oluyor.
Sonuç: LLM ‘lerle Ustaca Çalışmanın Anahtarı
LLM’lerle çalışmak, dahi bir stajyer ile çalışmaya benzer – inanılmaz derecede hızlı ve yetenekli, ancak ne beklediğinizi net bir şekilde söylemediğinizde genellikle darmadağın ve her yöne gidiyor. Bir stajyerden en iyi verimi almak net talimatlar ve biraz yönetim deneyimi gerektirir. Akıllı prompt kullanımı ve deneyimin her şeyi değiştirdiği LLM’ler için de aynı durum geçerli.
Yukarıda paylaştığım beş teknik “sihirli numaralar” değil, standart prompt teknikleriyle elde edilen genel sonuçları aşmak ve ihtiyacım olan yüksek kaliteli sonuçları almak için günlük kullandığım pratik yöntemler. Doğru çıktıları harikaya dönüştürme konusunda bana sürekli yardımcı oluyorlar.
Prompt mühendisliği sadece net ve iyi organize edilmiş talimatlar yazmakla ilgili değil. Modelin bunları nasıl yorumladığını anlamak ve yaklaşımınızı buna göre tasarlamakla ilgili. Prompt mühendisliği bir tür sanat – nüans, incelik ve kişisel tarzın sanatı. Hiçbir prompt tasarımcısı tamamen aynı satırları yazmaz ve bu da güçlü ve zayıf yönler açısından farklı sonuçlar doğurur.
Sonuçta, LLM’lerle ilgili bir şey doğru kalıyor: onlarla ne kadar iyi konuşursanız, sizin için o kadar iyi çalışırlar.
