Prompt Engineering Nedir
Prompt engineering, büyük dil modellerinden (LLM'ler) istenen çıktıları elde etmek için etkili istemler tasarlama uygulamasıdır.
Prompt engineering, LLM'leri belirli, doğru ve ilgili yanıtlar vermeye yönlendirmek için giriş metni (istemler) hazırlamayı içerir. Bu, modelin performansını optimize etmek için farklı istem yapıları, anahtar kelimeler ve kısıtlamalarla denemeler yapmayı içerir. Etkili prompt engineering, içerik oluşturmadan soru yanıtlamaya kadar çeşitli uygulamalarda LLM'lerin yeteneklerinden yararlanmak için çok önemlidir.
Bu, deneme ve iyileştirme gerektiren yinelemeli bir süreçtir. Amaç, farklı istem tasarımlarının modelin çıktısını nasıl etkilediğini anlamak ve istenen sonuçları sürekli olarak elde eden istemler geliştirmektir. LLM'ler daha sofistike hale geldikçe bu alan sürekli gelişmektedir.
graph LR
Center["Prompt Engineering Nedir"]:::main
Pre_natural_language_processing["natural-language-processing"]:::pre --> Center
click Pre_natural_language_processing "/terms/natural-language-processing"
Rel_hallucination_ai["hallucination-ai"]:::related -.-> Center
click Rel_hallucination_ai "/terms/hallucination-ai"
Rel_chain_of_thought["chain-of-thought"]:::related -.-> Center
click Rel_chain_of_thought "/terms/chain-of-thought"
Rel_generative_ai_agents["generative-ai-agents"]:::related -.-> Center
click Rel_generative_ai_agents "/terms/generative-ai-agents"
classDef main fill:#7c3aed,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:white,font-weight:bold,rx:5,ry:5;
classDef pre fill:#0f172a,stroke:#3b82f6,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef child fill:#0f172a,stroke:#10b981,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
classDef related fill:#0f172a,stroke:#8b5cf6,stroke-dasharray: 5 5,color:#94a3b8,rx:5,ry:5;
linkStyle default stroke:#4b5563,stroke-width:2px;
🧠 Bilgi testi
🧒 5 yaşındaki gibi açıkla
🪄 The art of giving clear, specific instructions to an AI so it does exactly what you need.
🤓 Expert Deep Dive
## Prompt Chaining: Building AI Workflows
Instead of asking an LLM to 'write a 3000-word research report' in one go (which often results in shallow content), expert prompters use Prompt Chaining.
1. Prompt 1: Generate a detailed outline.
2. Prompt 2: Write Section A based on the outline.
3. Prompt 3: Critique Prompt 2 for factual errors.
4. Prompt 4: Rewrite Section A using the critique.
This modular approach ensures the model remains within its 'context window' efficiency and maintains high quality across large tasks.