Rol tabanlı prompt yazma nedir?
Rol tabanlı prompt yazma, modelden belirli bir profesyonel bakış açısından yanıt vermesini ister. Rol görevle ilgili olmalı, teatral olmamalıdır. “Kıdemli bir destek operasyonları yöneticisi gibi davran” destek kaydı iş akışları için faydalıdır; “bir dâhi gibi davran” ise genellikle çok az şey ekler.
Few-shot prompt yazma nedir?
Few-shot prompt yazma, girdinin ve istenen çıktının birkaç örneğini sağlaman demektir. Format, ton veya sınıflandırma sınırlarını kelimelerle anlatmak zor olduğunda özellikle faydalıdır. İki ila beş net örnek çoğu zaman uzun ve soyut bir açıklamadan daha iyidir.
Prompt zincirleme nedir?
Prompt zincirleme, karmaşık bir görevi daha küçük adımlara böler. Araştırma, taslak, yazım, eleştiri ve son sürümü aynı anda istemek yerine bir sıra çalıştırırsın: gerçekleri çıkar, yapı oluştur, taslağı yaz, değerlendir, düzelt. Bu kontrolü artırır ve hataları yakalamayı kolaylaştırır.
Prompt yazma tekniklerini test edebileceğin, geliştirebileceğin, bilgi getirebileceğin ve yeniden kullanabileceğin sistemlerde birleştir.
Daha güçlü bir fikir: bir prompt işletim sistemi tasarla
Tekrarlanan işler için en iyi prompt nadiren tek bir akıllı cümledir. Onu küçük bir işletim sistemi gibi ele al: rol, girdiler, kaynak kuralları, kalite standardı, çıktı formatı ve inceleme adımı. Bu, iş akışını öğretilebilir ve hata ayıklaması daha kolay hâle getirir.
“Onboarding e-postamızı yaz.” Model hedef kitleyi, tonu, ürün ayrıntılarını ve başarı ölçütlerini tahmin eder.
“Aşağıdaki müşteri segmentini, ürün vaadini, ton rehberini, yasak iddiaları, örnek e-postaları ve kontrol listesini kullan. Taslak hazırla, kendin gözden geçir, ardından nihai e-postayı üret.”
Bağlam mühendisliği nedir?
Bağlam mühendisliği, doğru bilginin doğru zamanda modele girmesine karar verme disiplinidir. Kaynak seçimi, talimat hiyerarşisi, bellek, geri getirme (retrieval), örnekler, araçlar ve çıktı şemalarını kapsar. Hedef “maksimum bağlam” değil; en küçük güvenilir bağlamdır.
Promptlar nasıl test edilir?
Prompt testi, aynı görevi temsil edici örnekler üzerinde çalıştırıp çıktıları puanlamak demektir. Bir rubrik kullan: doğruluk, eksiksizlik, formata uyum, ton, güvenlik ve düzenleme süresi. Bir prompt değişikliği bir vakayı geliştirirken başka birini bozduğunda bunu fark etmek için küçük bir regresyon seti tut.
Daha iyi yapay zekâ yanıtları nasıl alınır?
Daha iyi yanıtlar genellikle daha açık hedeflerden, daha iyi bağlamdan, açık kısıtlardan, örneklerden ve bir inceleme adımından gelir. Modelden varsayımları belirtmesini, belirli bir format kullanmasını ve belirsizliği işaretlemesini iste. Önemli gerçekler için kaynak sağla veya getirilen materyalden atıf istemeyi zorunlu kıl.
RAG nedir?
RAG, geri getirmeyle zenginleştirilmiş üretim (retrieval-augmented generation) anlamına gelir. Sistem önce bir bilgi tabanında arama yapar, ardından ilgili pasajları modele verir ve model bu pasajlara dayalı bir yanıt yazar. RAG, yanıtların özel, değişen veya büyük belgelere bağlı olduğu durumlarda faydalıdır. Basit yazı görevleri için gereksizdir.
Yapay zekâ ajanı nedir?
Şimdiye kadar tek bir yanıt döndüren promptlar yazdın. Bir yapay zekâ ajanı bir adım daha ileri gider: birkaç adımı planlayabilir, araçlar kullanabilir (arama veya hesap makinesi gibi), sonuca bakabilir ve sırada ne yapacağına karar verebilir — görev bitene kadar bunu tekrarlayabilir. Bunu yol tarifi istemekle birine işi senin adına halletmesi için anahtarları vermek arasındaki fark gibi düşün.
Ajanlar, aksi takdirde birçok ayrı prompt gerektirecek çok adımlı işler için faydalıdır: birkaç sayfada araştırma yapıp sonra özetlemek; ya da bir şeyi arayıp buna dayanarak yanıt taslağı oluşturmak. Karşılığında kontrol azalır — ajan kendi başına hareket ettiği için daha net sınırlar ve önemli bir şey gerçekleşmeden önce çoğu zaman bir inceleme adımı verirsin. Ajanların, araçların ve Large Action Model'lerin teknik ayrıntılarını istiyorsan İleri Seviye rehber bunları ayrıntılı biçimde kapsar.
Sıcaklık (temperature) nedir?
Sıcaklık (temperature), modelin token seçerken ne kadar rastgelelik kullandığını kontrol eder. Daha düşük sıcaklık daha öngörülebilir ve tutarlı olma eğilimindedir. Daha yüksek sıcaklık daha çeşitli ve yaratıcı olabilir ancak talimatlardan sapmayı artırabilir. Bir kalite düğmesi değil, çeşitlilik düğmesidir.
Model her kelimeyi nasıl seçer: greedy, top-k ve top-p
Sıcaklık (temperature), daha büyük bir adım olan kod çözmenin (decoding) veya örneklemenin (sampling) bir ayarıdır. Model her konumda olası her sonraki token için bir olasılık verir ve kod çözme yöntemi hangi adayın gerçekten seçileceğine karar verir. Bu ayarlar, aynı promptun API'nin yapılandırmasına göre neden katı, biraz tekrarlı veya çok yaratıcı hissettirebildiğini açıklar.
Yaygın yöntemler, katıdan esneğe:
Her adımda en yüksek olasılıklı tokenı seçer. Bu kod çözücü için örnekleme rastgeleliğini kaldırır; ancak aynı çıktının model sürümleri, sayısal uygulamalar, arka uç değişiklikleri veya deterministik olmayan altyapılar arasında garanti edilmesi mümkün değildir.
Yalnızca en olası k tokenı tutar; örneğin 40 ve ardından bunlar arasından seçim yapar. Model ne kadar emin olursa olsun sabit boyutlu bir kısa liste kullanılır.
Olasılıkları toplamı p'ye, örneğin 0,9'a ulaşan en küçük token kümesini tutar. Model kendinden eminse liste küçülür, emin değilse büyür.
Daha yeni bir seçenek: en yüksek olasılıklı tokenın olasılığının en az belirli bir oranına ulaşan tokenları tutar. Sıcaklık yüksek olduğunda top-p'ye göre daha istikrarlı kalma eğilimindedir.
Bu ayarlar birbiriyle etkileşir ancak kesin sıra ve mevcut kontroller uygulamaya bağlıdır. Yaygın bir işlem hattında sıcaklık (temperature), top-k veya top-p filtresinden önce logit'leri yeniden ölçeklendirir; başka çalışma ortamları işlemcileri farklı biçimde birleştirebilir veya sıralayabilir. Bazı sağlayıcılar sıcaklık (temperature) veya top-p'den yalnızca birini değiştirmeni önerir; ancak belirli model ve API'nin dokümantasyonunu takip et.
