Eğer bir chatbot'a bir soru yazıp "hmm, tam olarak istediğim şey bu değil" diye düşündüyseniz , yapay zekâ yönlendirme sanatıyla karşılaşmışsınız demektir. Harika sonuçlar elde etmek sihirle ilgili değil, daha çok nasıl sorduğunuzla ilgili. Birkaç basit kalıpla, modelleri yazmaya, mantık yürütmeye, özetlemeye, planlamaya ve hatta kendi çalışmalarını eleştirmeye yönlendirebilirsiniz. Ve evet, kelime seçimindeki küçük değişiklikler her şeyi değiştirebilir. 😄
Bu makaleden sonra okumak isteyebileceğiniz diğer makaleler:
🔗 Yapay zeka veri etiketleme nedir?
Etiketli veri kümelerinin doğru makine öğrenimi modellerini nasıl eğittiğini açıklar.
🔗 Yapay zeka etiği nedir?
Sorumlu ve adil yapay zeka kullanımına rehberlik eden ilkeleri kapsar.
🔗 Yapay Zeka'da MCP nedir?
Model Bağlam Protokolünü ve yapay zeka iletişimindeki rolünü tanıtır.
🔗 Edge AI nedir?
Yapay zeka hesaplamalarının doğrudan yerel uç aygıtlarda çalıştırılmasını açıklar.
Yapay Zeka İstemi Nedir? 🤖
Yapay zeka yönlendirmesi, üretken bir modeli gerçekten istediğiniz çıktıyı üretmeye yönlendiren girdiler oluşturma uygulamasıdır. Bu, net talimatlar, örnekler, kısıtlamalar, roller ve hatta bir hedef format anlamına gelebilir. Başka bir deyişle, modelin tam olarak ihtiyacınız olanı sunma şansına sahip olması için konuşmayı tasarlarsınız. Yetkili rehberler, yönlendirme mühendisliğini, büyük dil modellerini yönlendirmek için yönlendirmeleri tasarlamak ve iyileştirmek, netlik, yapı ve yinelemeli iyileştirmeyi vurgulamak olarak tanımlar. [1]
Dürüst olalım; yapay zekayı genellikle bir arama kutusu gibi ele alıyoruz. Ancak bu modeller, görevi, hedef kitleyi, stili ve kabul kriterlerini söylediğinizde en iyi şekilde çalışır. İşte yapay zeka yönlendirmesi özetle budur.
İyi bir AI İstemini ne oluşturur? ✅
-
Netlik zekâyı yener - basit, açık talimatlar belirsizliği azaltır. [2]
-
Bağlam her şeydir - arka planı, hedefleri, hedef kitleyi, kısıtlamaları ve hatta bir yazı örneği verin.
-
Sadece anlatmakla kalmayın, gösterin - birkaç örnek, üslubu ve biçimi sağlamlaştırabilir. [3]
-
Yapı yardımcı olur - başlıklar, madde işaretleri, numaralandırılmış adımlar ve çıktı şemaları modeli yönlendirir.
-
Hızlıca yineleyin - aldığınız yanıta göre istemi iyileştirin, ardından tekrar test edin. [2]
-
Ayrı endişeler - önce analiz isteyin, sonra nihai cevabı isteyin.
-
Dürüstlüğe izin verin - gerektiğinde modelin "Bilmiyorum" demesini veya eksik bilgileri sormasını sağlayın. [4]
Bunların hiçbiri çok karmaşık değil, ancak bileşik etki gerçek.
Yapay Zeka İsteminin temel yapı taşları 🧩
-
Talimat
İşi açıkça belirtin: bir basın bülteni yazın, bir sözleşmeyi analiz edin, kodu eleştirin. -
Bağlam
Hedef kitleyi, tonu, alanı, hedefleri, kısıtlamaları ve hassas güvenlik önlemlerini ekleyin. -
Örnekler:
Stil ve yapıyı şekillendirmek için 1-3 adet yüksek kaliteli örnek ekleyin. -
Çıktı biçimi
JSON, tablo veya numaralandırılmış bir plan isteyin. Alanlar konusunda spesifik olun. -
Kalite
ölçütü: "Tamamlanmış"ın tanımı: doğruluk kriterleri, alıntılar, uzunluk, üslup, kaçınılması gereken tuzaklar. -
İş akışı ipuçları
Adım adım akıl yürütme veya taslak oluşturup düzenleme döngüsü önerin. -
Hata emniyeti Bilmiyorum deme veya önce açıklayıcı sorular sorma izni. [4]
Mini Önce/Sonra
Örneği: “Yeni uygulamamız için pazarlama metni yazın.”
Sonra: “Kıdemli bir marka metin yazarısınız. Zaman tasarrufuna önem veren meşgul serbest çalışanlar için 3 açılış sayfası başlığı yazın. Ton: özlü, güvenilir, abartısız. 5-7 kelime. Başlık ve Neden İşe Yarar. Bir tane de karşıt görüş seçeneği ekleyin.”
Aslında kullanacağınız başlıca AI İstemi türleri 🧪
-
Doğrudan yönlendirme
Minimum bağlam içeren tek bir talimat. Hızlı, bazen kırılgan. -
Birkaç çekimlik yönlendirme
Deseni öğretmek için birkaç örnek verin. Biçimler ve tonlar için harika. [3] -
Rol belirleme
Davranışı şekillendirmek için kıdemli editör, matematik öğretmeni veya güvenlik incelemecisi gibi bir kişi atayın. -
Zincirleme yönlendirme
Modelden aşamalı olarak düşünmesini isteyin: planlama, taslak oluşturma, eleştirme, düzeltme. -
Öz eleştiriyi teşvik edin
Modelin kendi çıktısını kriterlere göre değerlendirmesini ve sorunları düzeltmesini sağlayın. -
Araç-farkında istem
Model, koda göz atabildiğinde veya kodu çalıştırabildiğinde, ona bu araçları ne zaman ve nasıl kullanacağını söyleyin. [1] -
Korumalı istemler
Güvenlik kısıtlamalarını ve ifşa kurallarını, bowling salonundaki tampon şeritler gibi riskli çıktıları azaltmak için yerleştirin: biraz gıcırtılı ama kullanışlı. [5]
İşe yarayan pratik istem kalıpları 🧯
-
Görev Sandviçi
Görevle başlayın, ortaya bağlam ve örnekler ekleyin, çıktı biçimini ve kalite çubuğunu yeniden belirterek bitirin. -
Eleştirmen Sonra Yaratıcı
Önce analiz veya eleştiri isteyin, sonra bu eleştiriyi içeren nihai sonucu isteyin. -
Kontrol Listesi Odaklı
Bir kontrol listesi sağlayın ve modelin son haline getirmeden önce her kutuyu onaylamasını isteyin. -
Schema-First
Bir JSON şeması verin ve modelden bunu doldurmasını isteyin. Yapılandırılmış veriler için mükemmeldir. -
Konuşma Döngüsü
Modeli 3 açıklayıcı soru sormaya davet edin ve ardından devam edin. Bazı satıcılar bu tür yapılandırılmış netlik ve özgüllüğü açıkça önermektedir. [2]
Küçük bir değişiklik, büyük bir değişim. Göreceksin.
Yapay Zeka İstemi, ince ayar veya sadece modelleri değiştirme 🔁
Bazen kaliteyi daha iyi bir komutla düzeltebilirsiniz. Diğer zamanlarda ise en hızlı yol, farklı bir model seçmek veya alanınız için hafif ince ayarlar eklemektir. İyi tedarikçi kılavuzları, ne zaman komut mühendisliği yapılacağını ve ne zaman modelin veya yaklaşımın değiştirileceğini açıklar. Kısaca: Görev çerçeveleme ve tutarlılık için komut istemini kullanın ve alan stili veya büyük ölçekte kararlı çıktılar için ince ayar yapmayı düşünün. [4]
Alan adına göre örnek istemler 🎯
-
Pazarlama
Kıdemli bir marka metin yazarısınız. Zaman tasarrufuna önem veren yoğun serbest çalışanlara göndereceğiniz bir e-posta için 5 konu satırı yazın. Konu satırlarını 45 karakterin altında, vurucu tutun ve ünlem işaretlerinden kaçının. 2 sütunlu bir tablo olarak çıktı alın: Konu, Gerekçe. Standartları aşan 1 şaşırtıcı seçenek ekleyin. -
Ürün
Siz bir ürün yöneticisisiniz. Bu ham notları net bir sorun bildirimine, "Verilen-Ne Zaman-Sonra" kullanıcı hikayelerine ve 5 adımlı bir uygulama planına dönüştürün. Belirsiz varsayımları işaretleyin. -
Destek
Bu sinirli müşteri mesajını, çözümü açıklayan ve beklentileri belirleyen sakinleştirici bir yanıta dönüştürün. Empati kurun, suçlamalardan kaçının ve faydalı bir bağlantı ekleyin. -
Veriler
: Öncelikle analizdeki istatistiksel varsayımları listeleyin. Ardından bunları eleştirin. Son olarak, numaralandırılmış bir plan ve kısa bir sözde kod örneğiyle daha güvenli bir yöntem önerin. -
Hukuki
Bu sözleşmeyi avukat olmayanlar için özetleyin. Sadece madde işaretleri, hukuki tavsiye değil. Tazminat, fesih veya fikri mülkiyet hükümlerini sade bir İngilizceyle belirtin.
Bunlar katı kurallar değil, üzerinde değişiklik yapabileceğiniz şablonlar. Sanırım bu apaçık ortada, ama yine de.
Karşılaştırma Tablosu - Yapay Zeka İstemi seçenekleri ve öne çıktıkları yerler 📊
| Araç veya Teknik | Kitle | Fiyat | Neden işe yarıyor? |
|---|---|---|---|
| Açık talimat | Herkes | özgür | Belirsizliği azaltır - klasik çözüm |
| Birkaç çekim örneği | Yazarlar, analistler | özgür | Desenler aracılığıyla stil ve formatı öğretir [3] |
| Rol yönlendirme | Yöneticiler, eğitimciler | özgür | Beklentileri ve tonu hızla belirler |
| Zincirleme uyarı | Araştırmacılar | özgür | Son cevaba ulaşmadan önce adım adım akıl yürütmeyi zorunlu kılar |
| Öz eleştiri döngüsü | QA odaklı kişiler | özgür | Hataları yakalar ve çıktıyı sıkılaştırır |
| Tedarikçi en iyi uygulamaları | Ölçekli ekipler | özgür | Netlik ve yapı için sahada test edilmiş ipuçları [1] |
| Korkuluk kontrol listesi | Düzenlenmiş kuruluşlar | özgür | Yanıtları çoğu zaman uyumlu tutar [5] |
| Şema öncelikli JSON | Veri ekipleri | özgür | Aşağı akış kullanımı için yapıyı zorunlu kılar |
| Hızlı kütüphaneler | Meşgul inşaatçılar | ücretsiz sayılır | Yeniden kullanılabilir desenler - kopyala, ayarla, gönder |
Evet, tablo biraz dengesiz. Gerçek hayat da öyle.
Yapay Zeka İstemlerinde sık karşılaşılan hatalar ve bunların nasıl düzeltileceği 🧹
-
Belirsiz sorular
Eğer isteminiz omuz silkmeye benziyorsa, çıktı da öyle olacaktır. Hedef kitleyi, hedefi, uzunluğu ve formatı ekleyin. -
Örnek yok
Çok spesifik bir stil istediğinizde, bir örnek verin. Çok küçük bir örnek bile olsa. [3] -
İstemi aşırı yükleme
Yapısı olmayan uzun istemler modelleri karıştırır. Bölümler ve madde işaretleri kullanın. -
Değerlendirmeyi atlayın.
Her zaman gerçek iddiaları, önyargıları ve eksiklikleri kontrol edin. Uygun olduğunda alıntıları davet edin. [2] -
Güvenliği göz ardı etme
Güvenilmeyen içerikleri çekebilecek talimatlara dikkat edin. İstemli enjeksiyon ve ilgili saldırılar, harici sayfalara göz atarken veya bu sayfalardan veri çekerken gerçek risklerdir; savunmalar tasarlayın ve test edin. [5]
Tahmin yürütmeden hızlı kaliteyi değerlendirme 📏
-
Başarıyı baştan tanımlayın
Doğruluk, eksiksizlik, ton, formata uygunluk ve kullanılabilir çıktıya ulaşma süresi. -
Kontrol listeleri veya değerlendirme ölçütleri kullanın.
Modelin son halini geri göndermeden önce kriterlere göre kendi puanlamasını isteyin. -
Değiştir ve karşılaştır
Bir seferde bir istem öğesini değiştir ve farkı ölç. -
Farklı bir model veya sıcaklık deneyin
Bazen en hızlı kazanç, modelleri değiştirmek veya parametreleri ayarlamak olur. [4] -
Hatalı örüntüleri izleyin.
Halüsinasyonlar, kapsam kayması, yanlış hedef kitle. Bunları açıkça engelleyen karşı uyarılar yazın.
Yapay Zeka İsteminde Güvenlik, Etik ve Şeffaflık 🛡️
İyi bir yönlendirme, riski azaltan kısıtlamalar içerir. Hassas konular için yetkili kaynaklara atıf isteyin. Politika veya uyumlulukla ilgili herhangi bir şey için, modelin atıf yapmasını veya ertelemesini şart koşun. Yerleşik kılavuzlar, daha güvenli varsayılanlar olarak sürekli olarak net ve spesifik talimatlar, yapılandırılmış çıktılar ve yinelemeli iyileştirmeyi destekler. [1]
Ayrıca, tarama veya harici içerikleri entegre ederken, bilinmeyen web sayfalarını güvenilmez olarak değerlendirin. Gizli veya düşmanca içerik, modelleri yanlış ifadelere yönlendirebilir. Bu tür hilelere direnen komutlar ve testler oluşturun ve yüksek riskli yanıtlar için bir insanı işin içinde tutun. [5]
Güçlü AI İstemi için hızlı başlangıç kontrol listesi ✅🧠
-
Görevi tek cümleyle açıklayın.
-
Hedef kitleyi, tonu ve kısıtlamaları ekleyin.
-
1–3 kısa örnek ekleyin.
-
Çıktı biçimini veya şemasını belirtin.
-
Önce adımları sorun, sonra nihai cevabı.
-
Kısa bir öz eleştiri ve düzeltmeler gerek.
-
Gerekiyorsa açıklayıcı sorular sorsun.
-
Gördüğünüz boşluklara göre yineleme yapın... sonra kazanan istemi kaydedin.
Jargon içinde boğulmadan daha fazlasını nereden öğrenebilirim?
Yetkili satıcı kaynakları gürültüyü keser. OpenAI ve Microsoft, örnekler ve senaryo ipuçları içeren pratik yönlendirme kılavuzları sunar. Anthropic, yönlendirmenin ne zaman doğru kaldıraç olduğunu ve ne zaman başka bir şey denemeniz gerektiğini açıklar. Sadece hislerden ibaret olmayan ikinci bir görüş almak istediğinizde bunlara göz atın. [1][2][3][4]
Çok Uzun Okumadım ve Son Düşünceler 🧡
Yapay zekâ yönlendirmesi, akıllı ama gerçekçi bir makineyi yardımcı bir iş ortağına dönüştürmenin yoludur. Ona işi anlatın, deseni gösterin, formatı belirleyin ve bir kalite standardı belirleyin. Biraz yineleyin. İşte bu kadar. Gerisi pratik ve zevk meselesi, biraz da inatçılıkla. Bazen çok düşüneceksiniz, bazen yetersiz detaylandıracaksınız ve bazen de neredeyse işe yarayan bowling pistleriyle ilgili garip bir metafor uyduracaksınız. Devam edin. Ortalama ve mükemmel sonuçlar arasındaki fark genellikle sadece bir iyi yönlendirmedir.
Referanslar
-
OpenAI - Hızlı mühendislik kılavuzu: daha fazlasını okuyun
-
OpenAI Yardım Merkezi - ChatGPT için en iyi mühendislik uygulamalarını anında öğrenin: daha fazlasını okuyun
-
Microsoft Learn - Hızlı mühendislik teknikleri (Azure OpenAI): daha fazlasını okuyun
-
Anthropic Docs - Hızlı mühendislik genel bakışı: daha fazlasını okuyun
-
OWASP GenAI - LLM01: Hızlı Enjeksiyon: daha fazlasını okuyun