Prompt Mühendisliği Nedir ve Nasıl Yapılır?

narvo vexar/iStockphoto.com

Prompt mühendisliği, yapay zekâ modellerinin doğru yönlendirilmesini sağlayan bir iletişim tekniğidir.

Günlük hayatımızda artık sıkça kullandığımız yapay zekâ uygulamaları, doğru sorularla olağanüstü işler başarabiliyor. Ancak bu başarı, büyük ölçüde verilen komutların niteliğine bağlı. Bu nedenle yapay zekâdan en verimli çıktıyı almak için komut ve yönlendirmelerin yani prompt’ların bilinçli şekilde tasarlanması gerekiyor.

Prompt mühendisliği, yapay zekâya verilen komutların amaca uygun, net ve etkili biçimde hazırlanmasını ifade ediyor. Doğru hazırlanmış prompt’lar sayesinde yapay zekâdan hem daha tutarlı hem de daha etkili yanıtlar almak mümkün. Prompt mühendisliğini yapay zekâ araçlarından istenen çıktıyı adım adım iyileştirerek en etkili şekilde elde edilmesini amaçlayan bir uygulama alanı olarak da tanımlayabiliriz. Türkçede kavrama istem mühendisliği, girdi mühendisliği, komut mühendisliği gibi farklı karşılıklar önerilmekle birlikte yaygın kullanımda şimdilik ‘prompt mühendisliği’ ifadesi öne çıkıyor. Konuya girmeden önce basit bir örnek verelim: “Anlat bana” yerine “2024 yılında yapay zekâ alanında yaşanan en önemli gelişmeleri üç maddede özetler misin?” demek, sistemin vereceği cevabın kalitesini büyük ölçüde artırıyor.

Prompt Nasıl Tasarlanır? Dört Adımlı Süreç
İhtiyacı Belirle: Ne tür bir çıktı almak istediğini netleştir.

• Bağlam Ver: Gerekliyse yapay zekâya kısa bir arka plan bilgisi sun.
• Yapılandırma: Komutu açık, anlaşılır ve spesifik şekilde yaz.
• Test Et ve İyileştir: Prompt’u gelen cevaplara göre yeniden şekillendir.

Irina_Strelnikova/iStockphoto.com

Prompt mühendisliği, insan-yapay zekâ etkileşimini daha anlaşılır hâle getiren bir tekniktir.

Amacı ve Kapsamı Belirleme: Prompt mühendisliğinin ilk adımı, istenilen çıktının açıkça tanımlanmasıdır. Yapay zekâdan ne tür bir yanıt beklendiği ne kadar somut ifade edilirse alınan sonuçlar da o kadar başarılı olur. Örneğin "Bana dünya tarihini anlat" yerine "Sanayi Devrimi’nin ekonomik sonuçlarını üç maddede özetle" şeklinde bir prompt kullanarak özelleştirilmiş komutlar vermemiz daha etkili sonuçlar alınmasını sağlar.

Net ve Açık Talimatlar Yazma: Yapay zekâ modelleri, verilen komutları kelime kelime ve bağlamıyla beraber değerlendirir. Bu nedenle belirsiz, çok genel ya da karmaşık cümleler yerine sade ve doğrudan ifadeler kullanılmalıdır. Örneğin "İyi bir yemek tarifi ver" yerine "Vegan lazanya yapmak için gerekli malzemeleri ve adımları madde madde listele" komutunu vermemiz daha iyi sonuç verir.

Bir prompt örneği

Gerçek bir kullanım senaryosu çok öğretici olur:

Örneğin bir kullanıcı, yelkenciliğe ilgi duyuyor ama nereden başlayacağını bilmiyor. Bunun için “Yelkenciliği anlat.” prompt’u kötü bir prompt örneği olur. Bunun yerine “Yelkenciliğe sıfırdan başlamak istiyorum. Temel ekipman, eğitim ve ilk deniz deneyimi başlıkları altında atmam gereken adımları özetleyebilir misin?” gibi bir prompt ise iyi bir örnektir.

Prompt'ları İyileştirme Süreci: Hazırlanan bir prompt, ilk hâliyle her zaman en iyi sonucu vermez. Bu nedenle elde edilen yanıtları değerlendirip komutu yeniden düzenlemek önemlidir. Prompt mühendisliğinin önemli bir yönü, bu deneme-iyileştirme döngüsünün sürekli olarak tekrarlanmasıdır.

Geri Bildirim ve İyileştirme: Prompt’ların geliştirilmesinde kullanıcı geri bildirimi çok değerlidir. Hedeflenen çıktıya yaklaşmayan komutlar yeniden yazılır, bağlam eklenir veya ayrıntılar netleştirilir. Böylece hem prompt’lar hem de yapay zekâdan alınan sonuçlar daha tutarlı hâle gelir.

Prompt Chunking (Komutu Parçalara Bölme): Karmaşık görevleri parçalara (chunk’lara) ayırmak, yapay zekânın sorguyu daha iyi anlamasını sağlar. “Chunking” adı verilen bu yaklaşım, özellikle uzun metinler, çok adımlı görevler veya detaylı açıklamalar gerektiren durumlarda büyük avantajlar sağlar.

Bazı sistemlerde tüm komutun tek seferde verilmesi de mümkündür ancak sınırlı bağlam penceresi olan modellerde bu yöntemle ilerlemek çok daha verimli sonuçlar doğurur.

Lerbank/iStockphoto.com

İyi tasarlanmış prompt'lar, yapay zekâ ile insan zekâsı arasındaki iletişimi güçlendirir.

Gelecekte Prompt Mühendisliğinin Rolü

Büyük dil modelleri ve üretici yapay zekâ araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte doğru soru sorma yeteneği daha da kritik hâle gelecek. Prompt mühendisliği yapay zekâ sistemlerinin eğitilmesinden günlük kullanıcı deneyimlerine kadar pek çok alanda önemini koruyacak. Bu alandaki gelişmeler, yapay zekâ sistemlerinin daha da güvenilir, anlaşılır ve kullanıcı dostu hâle gelmesini sağlayacak.

Sonuç

Prompt mühendisliği, yapay zekâdan alınan verimi artıran güçlü bir yöntemdir. Doğru, net ve işlevsel sorular formüle ederek yapay zekânın potansiyelini çok daha etkili şekilde kullanabiliriz. İyi tasarlanmış prompt’lar sayesinde yapay zekâ, hayatımızın daha pek çok alanında yaratıcı, verimli ve yardımcı roller üstlenecek gibi görünüyor.

Kaynaklar:

• https://www.promptingguide.ai/techniques/cot
• https://docs.cohere.com/docs/model-prompting
• https://medium.com/sabancidx/prompt-engineering-nedir-5fdcb15b0439
• https://www.gelecekburada.net/prompt-muhendisligi-sufle-muhendisligi-nedir/
• https://www.fikrimucit.com/prompt-muhendisligi-nedir/

Yazar Hakkında:

Murat Can Işık

Stanford Üniversitesi Stanford Mühendislik Okulu Araştırma Görevlisi