Prompt mühendisliği
Prompt Mühendisliği özetle AI’ye iyi sorular sormak demektir. Bir prompt, sorunuz veya talebinizle birlikte girdiğiniz şeydir.
Prompt mühendisliği, sohbetler sırasında AI modellerinin doğru yanıtları vermesine yardımcı olmak için hedefli sorular ve talimatlar düşünmeyi içerir. Daha iyi promptlarla daha iyi sonuçlar elde edersiniz.
Seçilen modelin özellikleriyle birlikte, bu yanıtın kalitesini belirleyen temel unsurlardır.
Bir promptun unsurları (soru)
Daha iyi sonuçlar elde etmek için şu noktalara dikkat edin:
- Amaç: Dil modelinden tam olarak ne istiyorsunuz?
- Rol: Dil modelinin rolü nedir? (Örneğin, 'Pazarlama analisti', 'Hukuki danışman', 'Proje yöneticisi')
- Bağlam: Talebe ilişkin arka plan bilgisi (Örneğin, kurumsal hedefler, proje ayrıntıları, piyasa bilgileri)
- Stil: Hangi üslubu kullanacaksınız? (Örneğin, resmi, ikna edici, öz)
- Çıktı: Hangi formatı istiyorsunuz? (Örneğin, bir rapor, e-posta, sunum taslağı, kod parçacığı)
Amaç
Sorunun amacını net şekilde tanımlamak esastır ve atlanmamalıdır.
Ne bilmek istiyorsunuz?
- Gerçek soru olabilir, ancak sınırlamaların (ör. güncel bilgi eksikliği) farkında olun
- Google’da olduğu gibi soruyu sık sorarsanız tam olarak aynı yanıtı alamayabilirsiniz
- Sohbet fonksiyonunun amacı, soruyu daha da sorgulayabilmenizdir
Açık bir amaçla yazılmış örnek prompt:
Yeni bir yapay zeka platformunun bir orta ölçekli şirkette uygulanmasının ana zorluklarının tanımını ver.
Orta ölçekli bir şirkette yeni bir yapay zeka platformunun uygulanması çeşitli zorluklar doğurur. Önemli bazı zorluklar şunlardır:
- Değişime direnç: Çalışanlar mevcut süreçlere ve sistemlere alışkındır. Yeni bir AI platformu uyum gerektirir ve iş akışları üzerindeki etkisi net değilse direnç ortaya çıkabilir.
- Veri kalitesi ve mevcudiyeti: AI platformları veriye güçlü biçimde bağlıdır. Yeni platform için verileri toplamak, temizlemek ve yapılandırmak karmaşık ve zaman alabilir.
- Mevcut sistemlerle entegrasyon: AI platformu genellikle ERP, veri kaynakları, BI araçları gibi diğer işletme uygulamalarıyla entegre edilmelidir. Teknik zorluklar ortaya çıkabilir.
- Maliyetler: Platform lisans maliyetlerinin yanı sıra uygulama, eğitim, veri altyapısı ve muhtemel uzman personel maliyetleri de vardır.
- Eğitim ve benimseme: Çalışanlar yeni platformu kullanmayı ve çıktıyı yorumlamayı öğrenmelidir. İyi bir eğitim ve sürekli destek olmadan benimseme düşük kalabilir.
- Doğru platform ve kullanım senaryoları seçimi: Çok sayıda AI platformu ve teknolojisi bulunmaktadır. Şirketin ihtiyaçlarına ve stratejik hedeflerine uygun bir platform ile ilgili uygun kullanım senaryolarını belirlemek kritik öneme sahiptir.
- Etik konular ve uyum: Uygulamanın amacına bağlı olarak etik konular ve (ör. AVG/GDPR) uygunluk gereksinimleri dikkatle ele alınmalıdır.
- Proje yönetimi: Başarılı bir uygulama, iyi bir proje yönetimi, net hedefler ve çeşitli departmanlardan paydaşların katılımını gerektirir.
Rol ve bağlam eklemek
Bir rol ve bağlam eklemek, daha iyi ve daha spesifik yanıtlar sağlar.
Aynı sorunun rol ve bağlamla versiyonu örneği:
Bir B2B hizmet sağlayıcısında veri analizi ve süreç optimizasyonu için yeni bir AI platformunun uygulanmasından sorumlu olan proje yöneticisi olarak, ana zorlukların ve olası risk azaltma stratejilerinin bir tanımını verin.
Bir B2B hizmet sağlayıcısında 150 çalışan için veri analizi ve süreç optimizasyonu amacıyla yeni bir AI platformunun uygulanmasıyla ilgili olarak, şu önemli zorluklar ve olası risk azaltma stratejileri görüyorum:
- Değişime direnç & Kullanıcı benimsemesi:
- Zorluk: Özellikle görevleri doğrudan etkilenen çalışanlar, alışık oldukları çalışma biçimlerinden ayrılmaya ve AI destekli içgörüleri benimsemeye karşı isteksiz olabilir.
- Risk Azaltma: Ana kullanıcıları erken dahil edin. Yararları net şekilde iletin (verimlilik, daha iyi kararlar, yeni içgörüler). Kapsamlı rol tabanlı eğitim ve sürekli destek sağlayın. Departmanlarda “AI kahramanları” atayın.
- Veri kalitesi, yönetişim ve migrasyon:
- Zorluk: AI platformunun etkinliği, yüksek kaliteli ve iyi yönetilen verilere bağlıdır. Mevcut sistemlerden gelen veriler çoğu zaman tutarsız, eksik veya yanlış olabilir.
- Risk Azaltma: Kapsamlı bir veri denetimiyle başlayın, veri yönetişim çerçevesi koyun ve entegrasyon/migrazyondan önce veri temizleme yapın. Net veri modelleri ve akışları tanımlayın. Verileri dikkatlice test edin ve doğrulayın.
- Mevcut BT altyapısıyla entegrasyon:
- Zorluk: Veri kaynakları, ERP, CRM ve diğer sistemlerle entegrasyonlar sorunsuz ve güvenli çalışmalı.
- Risk Azaltma: Gereken tüm entegrasyonları önceden belirleyin. Kapsamlı API olanakları veya standart bağlantılar sunan bir AI platformu seçin. Entegrasyonları iyice test edin.
- Kapsam Değişikliği ve Bütçe Aşımı:
- Zorluk: Proje süresince yeni AI kullanım alanları ortaya çıkabilir; bu, kapsamı genişletebilir ve maliyeti artırabilir.
- Risk Azaltma: MVP odaklı net bir kapsam belirleyin. İlk aşama için net kullanım senaryoları (Minimum Viable Product) oluşturun. Değişiklik yönetimini sıkı tutun. Realistik bir plan ve bütçe ile bir tamponlayıcı payı bulundurun.
- Doğru teknolojinin ve uygulama partnerinin seçimi:
- Zorluk: AI pazarı karmaşıktır. Yanlış teknoloji seçimi veya tecrübesiz bir ortak projeyi başarısız kılabilir.
- Risk Azaltma: Belirlenen kullanım senaryoları için uygun AI teknolojilerini iyice inceleyin. Sektörde deneyimi olan ve seçilen teknolojilerle referansları olan bir ortak seçin; referansları sorun.
- Organizasyon içinde AI bilgisi ve yetkinlik eksikliği:
- Zorluk: AI platformunu etkili kullanacak, bakımlayacak veya geliştirecek iç uzmanlık olmayabilir.
- Risk Azaltma: Eğitim ve öğretime yatırım yapın. Uzman personel kiralamayı düşünün veya bilgi aktarımı için uygulama ortağıyla yakın çalışın. Sürekli öğrenme kültürü oluşturun.
- Etik konular ve açıklanabilirlik (Explainable AI):
- Zorluk: AI tarafından alınan kararlar veya desteklenen kararlar şeffaf ve anlaşılır olmalıdır; özellikle müşteriler veya çalışanlar üzerinde etkisi olduğunda. Veri önyargısı adaletsiz sonuçlara yol açabilir.
- Risk Azaltma: AI kullanımı için etik yönergeler belirleyin. Mümkün olduğunda yorumlanabilir modelleri tercih edin. Önyargıyı tespit etmek ve azaltmak için süreçler uygulayın. Kritik AI kararlarında insan denetimini sağlayın.
Bu zorlukları proaktif olarak ele alarak, AI platformunun şirket hedeflerine gerçekten katkıda bulunan başarılı bir uygulama şansını artırırız.
Teknikler
Aşağıda daha gelişmiş promptlar için kullanılabilecek bazı teknikleri açıklıyoruz.
Teknik 1 - örnekler verme
Modelin sizin istediğiniz stilini benimsemesini sağlamak için bir veya iki örnek verin.
Yöntemin adı “one & few-shot prompting”
Bir müşteriye yaklaşan planlı bir sistem güncellemesi hakkında taslak bir e-posta yazın. İç yazılım politika talimatlarını kullanın (ilgili politika noktalarını ekleyin). Stil rehberi olarak bu son haber bültenini kullanın, ancak haber bülteninden içerik kullanmayın: (haber bülteni metnini ekleyin)
Tam prompt şu şekildedir:
Müşteri iletişimi için İç politika:
- Her zaman profesyonel ve nazik olun.
- Önemli değişiklikler veya kesintiler hakkında zamanında güncelleme yapın.
- Açık ve öz bilgi sunun.
- Uygun olduğunda bir çözüm veya tazminat sağlayın.
Stili bu haber bültenini kullanın, ancak bu haber bülteninden bilgi kullanmayın. Sayın Müşterimiz,
Yakın gelecekteki bir sistem güncellemesi hakkında bilgilendirmek isteriz; bu, hizmet kalitemizi etkileyebilir.
Güncelleme Tarihi ve Saati: [tarih ve saat] Kesinti Tahmini Süresi: [süre] İlgili Hizmetler: [hizmetler]
Bu süre zarfında hizmetlerimiz geçici olarak kesintili olabilir. Bunların asgari düzeye indirilmesi ve hizmetlerin en kısa sürede yeniden sağlanması için çaba gösteriyoruz.
Aşağıda dil modelinin genişletilmiş prompta verilen yanıtı üzerinden örnekler yer almaktadır
Sayın Müşterimiz,
Yakın gelecekteki bir sistem güncellemesi hakkında bilgilendirmek isteriz ve bu, hizmetlerimizi etkileyebilir.
Güncelleme Tarihi ve Saati: [tarih ve saat] Kesinti Süresi: [süre] İlgili Hizmetler: [hizmetler]
Bu süre zarfında hizmetlerimiz geçici olarak kesinti yaşayabilir. Yaşanan rahatsızlığı en aza indirmek ve hizmetleri en kısa sürede geri getirmek için çalışıyoruz.
Sormak istediğiniz bir şey olursa bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.
Saygılarımızla, [İsminiz] [Göreviniz] [Şirket Adı] [İletişim Bilgileri]
Teknik 2 - Şablon vermek
Modelin belirli bir formatta yanıt vermesini sağlamak için bir şablon ve bir örnek verin. Böylece model yanıtını belirli bir şekilde yapılandırır. Çok çeşitli formatlar düşünülabilir; durumlara göre kullanışlı olanlar:
- Excel için içe aktarılabilir csv çıktısı
- API entegrasyonları veya yapılandırma dosyaları için json çıktısı
- Bir proje toplantısı için Program takvimi
Örnek prompt: Bir yeni SaaS ürünü için KOBİ’ler hedeflenen üç potansiyel pazarlama kanalı listesini oluşturun. Yanıtınızı şu şekilde biçimlendirin: Kanal: Hedef kitle kapsamı: Potansiyel ROI: Gerekli kaynaklar:
Örneğin: Kanal: LinkedIn Reklamları Hedef kitle kapsamı: Belirli unvanlar, endüstriler, şirket büyüklüğü Potansiyel ROI: Yüksek, doğru hedeflenirse Gerekli kaynaklar: Reklam bütçesi, içerik üretimi, kampanya yönetimi
Yöntemin adı “output templates”
Aşağıda modelin şablonla yanıtı yer almaktadır
Kanal: İçerik Pazarlama (Blog ve SEO) Hedef Kitle Kapsamı: Sorunlarına çözüm arayan şirketler, organik trafik Potansiyel ROI: Uzun vadede yüksek, otorite kurar Gerekli Kaynaklar: İçerik yazarları, SEO uzmanı, anahtar kelime araştırması ve içerik tanıtımı için zaman
Kanal: Google Ads (Arama) Hedef Kitle Kapsamı: SaaS ürününe ilişkin anahtar kelimeleri aktif olarak arayan şirketler Potansiyel ROI: Orta, rekabet ve CPC’e bağlı Gerekli Kaynaklar: Reklam bütçesi, anahtar kelime araştırması, açılış sayfası optimizasyonu, kampanya yönetimi
Kanal: E-posta Pazarlama (Lead Nurturing) Hedef Kitle Kapsamı: Web sitesi, webinarlar veya diğer kanallardan toplanan leads Potansiyel ROI: Yüksek, leads’tan müşteriye dönüş için etkili Gerekli Kaynaklar: E-posta pazarlama platformu, e-posta dizileri için içerik, segmentasyon becerileri
Teknik 3 - ipucu vermek
Modelin belirli bir şekilde başlaması ve yazması için bir ipucu verin. Bu, ipucunu promptun sonunda yazar.
Örnek prompt: Bu pazar araştırması raporunu benim için özetleyebilir misin? (ilgili bölümleri yapıştır). Yanıtına şu şekilde başla: Bu pazar araştırmasından çıkan ana bulgular şunlardır:
- RAPORDAN METNİ YAPIŞTIR Methode “cue ve hints” adıyla anılır Bu örnek kurgu bir rapor kullanır.
Aşağıda ipucu verilen prompta gelen yanıt yer almaktadır
Pazar araştırmasının ana bulguları şunlardır:
- Bulut tabanlı proje yönetim yazılımına olan talep, KOBİ’lerde son iki yılda %35 arttı.
- KOBİ’ler için temel karar faktörleri kullanım kolaylığı, mevcut araçlarla entegrasyon olanakları ve fiyatlandırmadır.
- Rekabetçi A, pazar payının %25’ine sahip, ardından Rekabet B %18. Yeni oyuncular için belirli nişlere odaklanan veya üstün kullanıcı deneyimi sunan modeller potansiyel var.
- KOBİ’lerin yeni yazılımları benimsemede en büyük zorluklar başlangıç yatırımı ve çalışanları eğitme süresidir.
- Pazarın önümüzdeki beş yılda yıllık %15 büyümesi beklenmektedir.
Teknik 4 - talimatlardan içerik bölme
Bazen içerik çok uzun olabilir ve model ne istediğinizi tam olarak anlamayabilir. İçeriği, prompt’un geri kalan metninden üç adet çift tırnak işaretiyle ayırın.
Örnek prompt: Bu makaleyi benim için özetleyebilir misin? “”” makale metni. “”” Yanıtına başla: Makale için temel noktalar şu şekildedir:
Yöntemin adı “content splits” (içerik bölme)
Aşağıda bölünmüş içerik ile modelin yanıtı yer almaktadır. İçeriğin bağlamını ayırmak için üç adet tırnak işareti veya üç adet yıldız kullanılır.
Makalenin ana noktaları:
- Covid-19 sırasında öğretmenler, uzaktan eğitimi mümkün kılmak için stratejiler geliştirmek zorunda kaldı; veliler evde çocuklarına destek olmak için daha çok rol aldı.
- Uzaktan eğitimin başarısında yapısal günlük rutinler, öğretmen-öğrenci iletişimini açık tutma ve hangi bölümlerin online veya basılı olarak yapılacağına karar verme gibi faktörler önemliydi.
- Zorluklar, savunmasız öğrencileri desteklemenin yollarını bulmak ve velilere ek baskı getirmenin getirdiği zorluklarla ilgilidir; özellikle evden çalışanlar için.
- Okullarda dijitalleşme hızla arttı; yeni dijital araçlar ve yöntemler eklendi. Örneğin Mandy de Vries adlı öğretmen, kısa deneyime rağmen meslektaşlarına dijital becerileriyle yardımcı oldu.
- Makale, özellikle özel eğitimde olan öğrenciler için sürekli iletişim ve dikkat vurgular; öğretmenler ve velalar için uygulanabilir ipuçları sunar.
- Pandemi sonrası da velilerin çocuklarının uzaktan eğitimine olan katılımının sürmesi umulmaktadır.
Teknik 5 - önce ek bilgi sor
İsteğinizi netleştirmek için önce ek sorular sorulmasını isteyebilirsiniz. Böylece model talebi daha belirgin ve net hale getirir.
Örnek prompt: “Bir dahili iletişim için yeni bir mobil uygulama geliştirme projesi önerisi hazırlamak istiyorum. Uygulama, haber güncellemeleri, bir yüz rehberi ve doğrudan mesajlaşma özelliklerini içermeli. Proje önerisini yazmadan önce bana isteği geliştirmek için ek sorular sorabilir misin?”
Yöntemin adı “ask before answer prompting”
Aşağıda ek bilgi talebiyle prompta gelen yanıt yer almaktadır
Elbette! Proje önerisini iyileştirmek için sorabilecek birkaç soru:
- İç iletişim uygulamasının ana amacı nedir? (Örneğin bağlılığı artırmak, bilgi paylaşımını iyileştirmek, işbirliğini kolaylaştırmak)
- Şirket içindeki hedeflenen özel kitle kimler? (Tüm çalışanlar, belirli departmanlar, saha çalışanları)
- Uygulamanın entegre edilmesi gereken mevcut sistemler var mı? (İç ağ, İnsan Kaynakları sistemi, Active Directory vb.)
- Geliştirme ve uygulanması için bütçe ve zaman çizelgesi nedir?
- Uygulamanın güvenlik veya uyum için özel gereksinimleri var mı? (GDPR vb.)
- Uygulamanın başarı ölçütleri hangi KPI’larla değerlendirilecek?
- Uygulamanın tasarımı veya markalaşması için aklınızda bir fikir var mı? Kurumsal kimlik ile uyum sağlanmalı mı?
- Hangi geliştirme platformu tercih edilir? iOS, Android, yoksa çapraz platform?
Bu ek bilgilerle kapsam ve gereksinimler daha netleşir ve daha güçlü bir proje önerisi oluşturulur.
Teknik 6 - duygusal prompt
Tonunu temel duygulara uyacak şekilde ayarlama veya belirli bir duygusal tepki uyandırma talimatı verebilirsiniz. Bu, müşteri hizmetleri, iç iletişim veya pazarlama için yararlıdır.
Örnek prompt: “Mutsuz bir müşteriye bir servis kesintisi nedeniyle yazı yazmam gerekiyor. Müşterinin şu şekilde yazdığı metin: “”” … “”” (müşterinin metnini yapıştır) E-posta empatik olsun, müşterinin hayal kırıklığını kabul etsin ve yapıcı bir çözüm sunsun.”
Yöntemin adı “emotional prompting” Bu örnek, hayali bir şikayeti kullanır.
Tam prompt şu şekildedir:
Bir müşteriye yazı yazmam gerekiyor; müşteri son servis kesintisinden memnun değil. Müşteri şu ifadeyi yazdı: """Sayın Yetkili,
Geçen günkü beklenmedik servis kesintisinden dolayı çok hayal kırıldım. İş akışımız ciddi biçimde aksadı ve verimlilik kaybına yol açtı. Hizmetlerinizden güveniyoruz ve bu tür olaylar kabul edilemez. Açıklama ve uygun bir tazminat bekliyorum."""
E-posta empatik olsun, müşterinin hayal kırıklığını kabul etsin ve yapıcı bir çözüm sunsun.
Aşağıda modelden aldığımız yanıt yer almaktadır
Sayın [Müşteri Adı],
Mesajınız için teşekkür ederiz ve yaşanan servis kesintisi için içten özür dileriz. Hayal kırıklığınızı tamamen anlıyorum ve bu olayın işiniz üzerindeki etkisini çekinmeden paylaşıyorum. Standartlarımıza uymadığımız için üzgünüz.
Kesinti [kısa, net neden açıklaması] nedeniyle oluştu. Hemen harekete geçtik ve mühendislerimiz hizmeti mümkün olan en kısa sürede yeniden güvenilir hale getirmek için çalıştı. Hizmetler [tarih/saat] itibarıyla tam olarak çalışır durumdadır.
Bu olayı ciddiye alıyoruz ve tekrarlanmaması için kökenini değerlendiriyoruz.
Görüşlerinizi bir nebze de olsun telafi etmek için size [ör. bir sonraki faturada indirim / bir aylık ücretsiz yükseltme / bir hizmet kredisi] önermek isteriz. Hesap yöneticimiz 24 saat içinde sizinle iletişime geçecektir ve konuyu kişisel olarak görüşüp sorularınızı yanıtlayacaktır.
Yaşanan rahatsızlık için bir kez daha özür diler, güvenilir hizmet sunmaya devam edeceğimizi ve sizi memnun etmeyi hedeflediğimizi belirtiriz.
Saygılarımızla,
[Adınız/Şirket Adı]
Teknik 7 - birden fazla sürüm istemek
Bir yanıt için birden fazla sürüm talep ederek seçenek sahibi olursunuz. Örneğin bir ürün için farklı pazarlama sloganları üretmenizde yardımcı olabilir. Çok sayıda bakış açısı mümkün olduğu için bu, bir rol belirlemesi ve bir sistem mesajı ile birlikte etkili olabilir.
Rollere dair daha fazla bilgi için ilgili makaleye bakabilirsiniz. Bu çok versiyonlu örnek, makalenin sonunda yer almakta. Burada tamamen tekrarlanmıyor.
Teknik 8 - Sistem istemiyle kombinasyon yapmak
Bir sistem istemiyle AI modeline talimat verebilirsiniz. Görev veya model davranışını özel olarak şekillendirir. Modülein hangi çıktı türünü beklediğinizi içerebilir. Böylece modeli yönlendirir ve alakasız veya istenmeyen yanıtları engeller.
Basit ve genel bazı sistem istemleri örnekleri:
"Bir arkadaş canlısı ve yardımcı bir asistan olduğunuzu istiyorum."
"Her zaman profesyonel ve saygılı bir dil kullanmaya devam edin."
"İlave ayrıntılar olmadan somut, doğrudan yanıtlar vermeye odaklanın."
Sistem istemi, belirli bir konuşma veya görevin tonunu ve beklentilerini ayarlar.
Ayrıca belirli görevler için daha gelişmiş sistem istemleri de düşünebilirsiniz, örneğin bir metnin özeti: "Verilen metni dikkatlice analiz edin ve ana noktaların kısa ama bilgilendirici bir özetini verin. Ana mesajı ve ana detayları belirleyin."
Sistem istemleri her AI model için aynı etkiye sahip değildir. ChatGPT’de çok güçlü çalışır; Claude’da da güçlüdür, diğer modellerde etkisi daha az olabilir. Denemeye değerdir ve hangi modelin girişiniz için en iyi çalıştığını görmek için deneyin.
Tercihlerde genel bir sistem istemi belirleyebilir ve bunu kullanabilirsiniz, ancak en iyi olanı otomatikleştirmek istediğiniz göreve göre düşünmenizdir. Bunu rollere dönüştürüyoruz.
Rollere dair daha fazla bilgi için ilgili makaleye bakabilirsiniz.