Yapay zeka teknolojileri hızla gelişirken, hayatımızın pek çok alanında yenilikler ve değişimlere öncülük ediyor. Sağlık, eğitim, finans ve iş dünyası gibi birçok sektörde bu teknolojilerden tam anlamıyla faydalanabilmek için doğru bilgi ve becerilere sahip olmak büyük önem taşıyor. İşte bu noktada "Prompt (İstem) Mühendisliği" devreye girmekte. Prompt mühendisliği; yapay zekadan, en iyi sonuçları almak için doğru ve optimize edilmiş komutlar oluşturma sanatıdır diyebiliriz.
Prompt mühendisliği; bir yapay zeka modelinden istediğimiz çıktıyı alabilmek için optimize edilmiş, etkili komutlar oluşturma sürecidir. Basit bir sorudan karmaşık bir göreve kadar geniş bir yelpazeyi kapsayan bu süreçle; blog yazıları yazdırabilir, analiz yapabilir ya da kod üretebilirsiniz. Yapay zeka modelleri, kullanıcıdan gelen sorulara yanıt verirken; bu cevapların doğruluğu ve kalitesi, verilen promptun netliğiyle doğrudan bağlantılıdır. Net ve iyi formüle edilmiş bir prompt; modelin daha ilgili ve doğru sonuçlar üretmesini sağlar. Böylece aradığınız bilgiye daha hızlı ve kolay bir şekilde ulaşabilirsiniz.
Peki, iyi bir prompt nasıl yazılır?
Yapay zekâ uygulamalarıyla etkili bir şekilde iletişim kurabilmek için, doğru ve net bir şekilde formüle edilmiş bir prompt oldukça önemlidir. İyi bir prompt, yalnızca istenilen cevabı almakla kalmaz, aynı zamanda süreci daha verimli ve kullanıcı dostu hale getirir. İyi bir prompt yazımı için dikkat edilmesi gereken noktalar şunlardır:
Spesifik sorular sormak: Yapay zeka modelinden, kesin ve doğru bir cevap alabilmek için soruların net ve belirgin olması gerekir. Belirsiz veya genel sorular, modelin daha az spesifik ve alakasız yanıtlar üretmesine neden olabilir. Bu yüzden, sorunun kapsamı ne kadar daraltılırsa, alınan cevap da o kadar doğru olur.
Açık ve net ifadeler kullanmak: Karmaşık veya belirsiz ifadeler; yapay zekanın doğru anlamasını zorlaştırabilir. Bu nedenle verilen talimatların anlaşılır olması çok önemlidir. Kısa ve açık bir dil kullanarak, modelin ne yapması gerektiği net bir şekilde belirtilmelidir.
Bağlam sağlamak: Bağlam; bir kelime, ifade, durum veya olayın anlamını tam olarak belirlemek için gerekli olan çevresel ve ek bilgidir. Yapay zeka modelinin; doğru bir şekilde yanıt verebilmesi için gerekli bağlamı sağlamak önemlidir. Bu sayede modelin, soruyu daha iyi anlaması verilen görevi yerine getirmesi kolaylaşır. Bağlam eksikliği, yanıtlarda eksiklikler veya hatalar yaratabilir.
Örnek vermek: Özellikle karmaşık görevlerde; örnekler vermek yapay zeka modelinin ne yapması gerektiği konusunda daha fazla rehberlik sağlar. Örnekler, modelin daha doğru ve tutarlı yanıtlar üretmesine yardımcı olabilir, çünkü model ne tür bir sonuç beklendiğini daha iyi kavrayabilir.
Deneme - yanılma yöntemi kullanmak: Bazen doğru promptu bulmak için birkaç deneme yapılması gerekebilir. Farklı ifadelerle ve talimatlarla çalışarak, en etkili promptu bulmak mümkündür. Bu yöntem; modelin verdiği yanıtları analiz ederek daha iyi sonuçlar elde etmeyi sağlar.
Temel Prompt Mühendisliği Yöntemleri
Yapay zeka kullanırken tercih edebileceğiniz üç temel prompt mühendisliği yöntemi bulunmaktadır. Bu yöntemler; karmaşık çok adımlı sorgular, düşünce zinciri yönlendirme, ve Prompt zincirlemedir.
1. Karmaşık çok adımlı sorgular yöntemi: Büyük bir görevi mantıksal adımlara bölerek yapay zekayı daha net yönlendirme tekniğidir. Bu yöntemle, hem süreçleri kolaylaştırabilir hem de daha derin analizler yapabilirsiniz.
Örnek: Bir araştırma makalesi analizi:
Adım 1: "Bu makalenin ana bulgularını özetle."
Adım 2: "Özete dayanarak ilgili araştırma alanlarını belirle."
Adım 3: "Bu alandaki kütüphaneler için üç potansiyel iş birliği fikri öner."
2. Düşünce Zinciri Yönlendirme (Chain-of-Thought Prompting): Düşünce zinciri yönlendirme, yapay zekadan; verdiği yanıtı adım adım gerekçelendirmesini isteyerek prompt yöntemidir. Bu teknik, yapay zeka ile problem çözerken akıl yürütme sürecini izlenebilir hale getirir.
Örnek: İstatistiksel bir korelasyon hesaplama:
Prompt: "Bu veri setleri arasındaki istatistiksel korelasyonu nasıl hesaplayacağınızı adım adım açıkla."
Yapay Zeka Yanıtı:
İki değişkeni belirle.
Her bir değişkenin ortalamasını hesapla.
Her bir veri noktası için ortalamadan sapmaları hesapla.
Sapmaları çarp ve toplamını al...
3. Prompt Zincirleme (Prompt Chaining): Bir görevin çıktısını bir sonraki adımın girdisi olarak kullanmayı içerir. Bu yöntem, büyük projeleri daha kolay yönetilebilir parçalara ayırarak çözümler üretir.
Örnek: Bir kütüphanenin yıllık etkinlik planını hazırlama:
Prompt 1: "Bir kütüphanenin yıllık etkinliği için aktiviteler listesi oluştur."
Çıktı: ["Kitap okuma oturumu", "Etkileşimli atölye", "Yazar soru-cevap"]
Prompt 2: "Her aktivite için süre tahmini yap ve hedef kitle öner."
Çıktı: ["Kitap okuma oturumu: 1 saat, hedef kitle: çocuklar ve ebeveynler", ...]
Prompt 3: "Bu aktiviteleri birleştirerek bir taslak program hazırla."
Sonuç olarak, yapay zeka ile etkili bir iletişim kurmak için; doğru ve iyi tasarlanmış promptlar oluşturmak büyük önem taşır. Spesifik, açık ve bağlama uygun sorular sormak, örneklerle desteklemek ve gerektiğinde deneme-yanılma yöntemini kullanmak; hem yapay zekanın potansiyelini en verimli şekilde kullanmayı hem de istenen sonuçlara hızlı ve doğru bir şekilde ulaşmayı sağlar. Bu disiplin, yapay zeka uygulamalarından maksimum fayda sağlamak isteyen herkes için vazgeçilmez bir beceri haline gelmiştir.
Bu yıl ANKOSLink kapsamında şirketimizin kurucu ortaklarının düzenlediği “Prompt Engineering - İstem Mühendisliği” çalıştayı; yapay zekâ teknolojilerinin kütüphane hizmetlerine entegrasyonu konusunda katılımcılara önemli bilgiler ve uygulamalar sunduk. Çalıştayın moderatörlüğünü kurucu ortağımız İYTE Kütüphane Daire Başkanı Gültekin Gürdal üstlenirken, kurucu ortaklarımızdan Prof. Dr. Tolga Ayav ve Ahmet Şemsettin Özdemirden konuşmacı olarak katkı sağladı. Blog yazımızda da bahsettiğimiz gibi; doğru prompt yazımı yapay zekâdan etkili yanıtlar almak için çok önemlidir. Çalıştayda, bu prensiplerden hareketle katılımcıların; büyük dil modellerini veri analizi, metin özetleme ve yaratıcı çözümler gibi alanlarda daha verimli kullanmalarını sağlayacak yetkinlikler kazanmalarını hedefledik. Bu sayede bu alandaki çalışmalarımızla; yapay zekâ teknolojilerine verdiğimiz önemi ve geleceğe yönelik vizyonumuzu bir kez daha ortaya koyuyoruz.
Comentarios