Prompt mühendisliği
Prompt mühendisliği, basitçe ifade etmek gerekirse, AI'ye iyi sorular sormaktır. Bir prompt, sorunuz veya talebinizle birlikte girdiğiniz bilgidir.
Prompt mühendisliği, sohbetler sırasında AI modellerinin doğru cevaplar vermesine yardımcı olmak için hedeflenmiş sorular ve talimatlar tasarlamayı içerir. Daha iyi promptlarla daha iyi sonuçlar elde edersiniz.
Seçilen modelin özellikleriyle birlikte, bu cevap kalitesini belirler.
Bir promptun (sorunun) öğeleri
Daha iyi sonuçlar almak için aşağıdaki noktalara dikkat etmelisiniz:
- Amaç: dil modelinden tam olarak ne istiyorsunuz?
- Rol: dil modelinin rolü nedir? (Örneğin, 'Pazarlama analisti', 'Hukuki danışman', 'Proje yöneticisi')
- Bağlam: talebe dair arka plan bilgisi (Örneğin, şirket hedefleri, proje detayları, pazar bilgisi)
- Stil: hangi stili kullanmak istiyorsunuz? (Örneğin, resmi, ikna edici, özlü)
- Çıktı: hangi formatı istiyorsunuz? (Örneğin, rapor, e-posta, sunum taslağı, kod parçası)
Amaç
Sorunuzun amacını tam olarak tanımlamak esastır ve atlanmamalıdır.
Ne öğrenmek istiyorsunuz?
- Gerçek bilgi sorusu olabilir, ancak sınırlamaların farkında olun (örneğin, güncel bilgi eksikliği)
- Google'da olduğu gibi, soruyu tekrar tekrar sorsanız tam aynı cevabı almazsınız
- Avantajı, “sohbet” fonksiyonuyla takip soruları sorabilmenizdir
Amaç net olan bir örnek prompt:
Orta ölçekli bir şirkette yeni bir AI platformu uygulamanın en önemli zorluklarının bir tanımını yapın.
Orta ölçekli bir şirkette yeni bir AI platformu uygulamak çeşitli zorlukları beraberinde getirir. Bazı önemli zorluklar şunlardır:
- Değişime direnç: Çalışanlar mevcut süreçlere ve sistemlere alışkındır. Yeni bir AI platformu uyum gerektirir ve özellikle iş akışları üzerindeki etkisi net değilse direnç oluşturabilir.
- Veri kalitesi ve erişilebilirliği: AI platformları büyük ölçüde verilere bağlıdır. Yeni platform için veri toplamak, temizlemek ve yapılandırmak karmaşık ve zaman alıcı olabilir.
- Mevcut sistemlerle entegrasyon: AI platformu genellikle diğer kurumsal uygulamalarla (ERP, veri kaynakları, BI araçları) entegre edilmelidir. Bu teknik zorluklar yaratabilir.
- Maliyetler: Platform lisans maliyetlerinin yanı sıra uygulama, eğitim, veri altyapısı ve muhtemelen uzman personel maliyetleri vardır.
- Eğitim ve benimseme: Çalışanlar yeni platformu kullanma ve çıktıları yorumlama konusunda eğitilmelidir. İyi eğitim ve sürekli destek olmadan benimseme oranı düşük kalabilir.
- Doğru platform ve kullanım senaryolarının seçimi: Çok sayıda AI platformu ve teknolojisi vardır. Şirketin özel ihtiyaçları ve stratejik hedeflerine uygun platform ve ilgili kullanım senaryolarını seçmek kritik önemdedir.
- Etik değerlendirmeler ve uyumluluk: AI platformunun kullanımına bağlı olarak etik sorular ve GDPR gibi uyumluluk gereksinimleri dikkatle ele alınmalıdır.
- Proje yönetimi: Başarılı bir uygulama sağlam proje yönetimi, net hedefler ve farklı departmanlardan paydaş katılımı gerektirir.
Rol ve bağlam eklemek
Rol ve bağlam eklemek daha iyi ve spesifik cevaplar sağlar.
Aynı sorunun rol ve bağlam eklenmiş örneği:
150 çalışanı olan bir B2B hizmet sağlayıcısında veri analizi ve süreç optimizasyonu için yeni bir AI platformu uygulamasından sorumlu proje yöneticisi olarak, en önemli zorlukları ve olası azaltma stratejilerini tanımlayın.
150 çalışanı olan bir B2B hizmet sağlayıcısında veri analizi ve süreç optimizasyonu için yeni bir AI platformu uygulamasından sorumlu proje yöneticisi olarak, aşağıdaki önemli zorlukları ve olası azaltma stratejilerini görüyorum:
- Değişime direnç ve kullanıcı benimsemesi:
- Zorluk: Özellikle görevleri doğrudan etkilenen çalışanlar, alıştıkları çalışma yöntemlerini bırakmakta ve yeni AI destekli içgörüleri benimsemekte isteksiz olabilir.
- Azaltma: Ana kullanıcıları erken dahil edin. Faydaları (verimlilik, daha iyi karar alma, yeni içgörüler) açıkça iletin. Kapsamlı, role dayalı eğitim ve sürekli destek sağlayın. Departmanlarda 'AI şampiyonları' atayın.
- Veri kalitesi, yönetişim ve göçü:
- Zorluk: AI platformunun etkinliği yüksek kaliteli, iyi yönetilen verilere bağlıdır. Mevcut sistemlerden gelen veriler genellikle tutarsız, eksik veya hatalıdır.
- Azaltma: Kapsamlı bir veri denetimi ile başlayın, bir veri yönetişim çerçevesi tanımlayın ve entegrasyon/göç öncesi veri temizliği yapın. Net veri modelleri ve akışları belirleyin. Testler yapın ve verileri dikkatle doğrulayın.
- Mevcut BT altyapısıyla entegrasyon:
- Zorluk: Mevcut veri kaynakları, ERP, CRM ve diğer kurumsal sistemlerle bağlantılar sorunsuz ve güvenli olmalıdır.
- Azaltma: Gerekli tüm entegrasyonları erken tespit edin. Güçlü API özellikleri veya standart konektörleri olan bir AI platformu seçin. Entegrasyonları kapsamlı test edin.
- Kapsam genişlemesi ve bütçe aşımı:
- Zorluk: Proje sırasında AI uygulamaları için yeni talepler ortaya çıkabilir, bu da kapsamı genişletir ve maliyetleri artırır.
- Azaltma: İlk aşama için net, sınırlı kapsam ve açık kullanım senaryoları (MVP - Minimum Viable Product) tanımlayın. Sıkı bir değişiklik yönetimi süreci uygulayın. Gerçekçi proje planlaması ve bütçeleme yapın, tampon pay bırakın.
- Doğru teknoloji ve uygulama ortağı seçimi:
- Zorluk: AI pazarı karmaşıktır. Yanlış teknoloji seçimi veya deneyimsiz bir ortak projenin başarısız olmasına yol açabilir.
- Azaltma: Tanımlanan kullanım senaryoları için uygun AI teknolojilerini kapsamlı araştırın. Sektörünüzde ve seçilen teknolojilerde kanıtlanmış deneyime sahip bir ortak seçin. Referans isteyin.
- Kuruluş içinde AI bilgi ve beceri eksikliği:
- Zorluk: AI platformunu etkili kullanmak, sürdürmek veya geliştirmek için yeterli iç uzmanlık olmayabilir.
- Azaltma: Eğitim ve öğretime yatırım yapın. Uzman personel işe almayı veya bilgi aktarımı için uygulama ortağıyla yakın çalışmayı düşünün. Sürekli öğrenme kültürü oluşturun.
- Etik değerlendirmeler ve açıklanabilirlik (Explainable AI):
- Zorluk: AI tarafından alınan veya desteklenen kararlar şeffaf ve açıklanabilir olmalıdır, özellikle müşteriler veya çalışanlar üzerinde etkisi varsa. Verideki önyargılar adaletsiz sonuçlara yol açabilir.
- Azaltma: AI kullanımı için etik yönergeler oluşturun. Mümkünse yorumlanabilir modeller seçin. Önyargıları tespit ve azaltma süreçleri uygulayın. Kritik AI kararlarında insan denetimi sağlayın.
Bu zorlukları proaktif şekilde ele alarak, AI platformunun şirket hedeflerine gerçekten katkı sağlayacak başarılı bir uygulama şansını artırıyoruz.
Teknikler
Aşağıda, daha gelişmiş promptlarda kullanabileceğiniz bazı teknikleri açıklıyoruz.
Teknik 1 - örnekler vermek
Dil modelinin istediğiniz stilde yazmasını sağlamak için bir veya iki örnek verin.
Bu yönteme “one & few-shot prompting” denir.
Müşterilere yaklaşan planlı sistem güncellemesi hakkında taslak bir e-posta yazın. Müşteri iletişimi için dahili politikamızı kullanın (ilgili politika maddelerini ekleyin). Stil rehberi olarak bu son bülteni kullanın, ancak içerik bilgisini almayın: (bülten metnini ekleyin)
Tam prompt şöyle:
Müşteri iletişimi için dahili politika:
- Her zaman profesyonel ve nazik olun.
- Önemli değişiklikler veya kesintiler hakkında zamanında bilgi verin.
- Açık ve öz bilgi sağlayın.
- Uygunsa çözüm veya tazminat sunun.
Stil için bu bülteni kullanın, ancak bültenden bilgi almayın. Sayın müşteri,
Hizmetimizi etkileyebilecek yaklaşan bir sistem güncellemesi hakkında sizi bilgilendirmek istiyoruz.
Güncelleme tarihi ve saati: [tarih ve saat] Beklenen kesinti süresi: [süre] İlgili hizmetler: [hizmetler]
Bu süre zarfında hizmetimiz geçici olarak kesintiye uğrayabilir. Rahatsızlığı en aza indirmek ve hizmetleri mümkün olan en kısa sürede geri getirmek için elimizden geleni yapıyoruz.
Aşağıda, örneklerle genişletilmiş prompta dil modelinin cevabı yer almaktadır.
Sayın müşteri,
Hizmetimizi etkileyebilecek yaklaşan bir sistem güncellemesi hakkında sizi bilgilendirmek istiyoruz.
Güncelleme tarihi ve saati: [tarih ve saat] Beklenen kesinti süresi: [süre] İlgili hizmetler: [hizmetler]
Bu süre zarfında hizmetimiz geçici olarak kesintiye uğrayabilir. Rahatsızlığı en aza indirmek ve hizmetleri mümkün olan en kısa sürede geri getirmek için elimizden geleni yapıyoruz.
Sorularınız varsa, lütfen bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.
Saygılarımızla,
[Adınız]
[Pozisyonunuz]
[Şirket Adı]
[İletişim Bilgileri]
Teknik 2 - şablon vermek
Dil modelinin belirli bir format kullanmasını sağlamak için bir şablon ve örnek verin. Bu, modelin cevabını belirli bir şekilde biçimlendirmesini veya yapılandırmasını sağlar. Çok çeşitli formatlar düşünülebilir, örneğin:
- Excel tablosuna veya veri analiz aracına aktarım için csv çıktısı
- API entegrasyonları veya yapılandırma dosyaları için json çıktısı
- Proje toplantısı için ajanda taslağı
Örnek prompt:
KOBİ'lere yönelik yeni bir SaaS ürünü için üç potansiyel pazarlama kanalının listesini oluştur. Cevabını şu formatta yaz:
Kanal:
Hedef Kitle:
Potansiyel ROI:
Gerekli Kaynaklar:
Örnek:
Kanal: LinkedIn Reklamları
Hedef Kitle: Belirli pozisyonlar, sektörler, şirket büyüklüğü
Potansiyel ROI: İyi hedeflenirse yüksek
Gerekli Kaynaklar: Reklam bütçesi, içerik oluşturma, kampanya yönetimi
Bu yönteme “output templates” denir.
Aşağıda, şablonlu prompta dil modelinin cevabı yer almaktadır.
Kanal: İçerik Pazarlaması (Blog & SEO)
Hedef Kitle: Sorunlarına aktif çözüm arayan şirketler, organik trafik
Potansiyel ROI: Uzun vadede yüksek, otorite oluşturur
Gerekli Kaynaklar: İçerik yazarları, SEO uzmanı, anahtar kelime araştırması ve içerik tanıtımı için zaman
Kanal: Google Ads (Arama)
Hedef Kitle: SaaS ürünüyle ilgili belirli anahtar kelimeleri aktif arayan şirketler
Potansiyel ROI: Rekabet ve tıklama başı maliyete bağlı olarak orta-yüksek
Gerekli Kaynaklar: Reklam bütçesi, anahtar kelime araştırması, açılış sayfası optimizasyonu, kampanya yönetimi
Kanal: E-posta Pazarlaması (Lead Nurturing)
Hedef Kitle: Web sitesi, webinar veya diğer kanallardan toplanan potansiyel müşteriler
Potansiyel ROI: Yüksek, potansiyel müşterilerin müşteriye dönüşümü için etkili
Gerekli Kaynaklar: E-posta pazarlama platformu, e-posta dizileri için içerik, segmentasyon becerileri
Teknik 3 - ipucu vermek
Dil modelinin belirli bir şekilde başlamasını ve yazmasını sağlamak için promptun sonunda bir ipucu verin.
Örnek prompt:
Bu pazar araştırması raporunu benim için özetler misin? (ilgili rapor bölümlerini yapıştırın). Cevabına şu cümleyle başla:
Bu pazar araştırmasından çıkan en önemli bulgular şunlardır:
- RAPOR METNİNİ YAPIŞTIRIN
Bu yönteme “cues ve hints” denir. Bu örnek kurgusal bir rapor kullanır.
Aşağıda, ipucuyla prompta dil modelinin cevabı yer almaktadır.
Bu pazar araştırmasından çıkan en önemli bulgular şunlardır:
- KOBİ'ler arasında bulut tabanlı proje yönetim yazılımına talep son iki yılda %35 arttı.
- KOBİ'ler için en önemli karar faktörleri kullanım kolaylığı, mevcut araçlarla entegrasyon ve fiyatlandırmadır.
- Rakip A %25 pazar payına sahip, ardından Rakip B %18 ile geliyor. Belirli nişlere odaklanan veya üstün kullanıcı deneyimi sunan yeni oyuncular için alan var.
- KOBİ'lerin yeni yazılım benimsemesindeki en büyük zorluklar ilk yatırım ve çalışan eğitimi için gereken zamandır.
- Pazarın önümüzdeki beş yıl boyunca yıllık %15 büyüme göstermesi beklenmektedir.
Teknik 4 - talimatların içeriğini bölmek
Bazen prompt, ek içerik nedeniyle çok uzun olur ve dil modeli tam olarak ne istediğinizi anlamayabilir. Önceki örnekte bunu görmüş olabilirsiniz. İçeriği, metnin başına ve sonuna üç tırnak işareti koyarak promptun geri kalanından ayırın.
Örnek prompt:
Bu makaleyi benim için özetler misin?
“””
(makale metninizi yapıştırın).
“””
Cevabına şu cümleyle başla:
Bu makaleden çıkan en önemli noktalar şunlardır:
Bu yönteme “content splitting” denir. Bu örnek, internetten alınan bir makale veya raporu kaynak materyal olarak kullanır. Örneğin bir politika notu, araştırma raporu veya kamu bilgi sayfası olabilir.
Aşağıda, içeriği bölünmüş prompta dil modelinin cevabı yer almaktadır. Soru bağlamını ayırmak için üç tırnak veya üç yıldız kullanıyoruz.
Bu kaynaktan çıkan en önemli noktalar şunlardır:
- Rapor, politikanın hangi hedef kitleleri etkilediğini açıklıyor.
- Kaynak, dikkatli uygulama için gizlilik, erişilebilirlik ve açık iletişim gibi ön koşulları belirtiyor.
- Analiz, önceden dikkate alınması gereken riskler ve bağımlılıkları gösteriyor.
- Belge, ekipler veya departmanlar için somut eylemlere dönüştürülebilecek öneriler içeriyor.
- Karar verme için varsayımların, belirsizliklerin ve sonraki adımların açıkça belirtilmesi önemlidir.
Teknik 5 - önce ek bilgi istemek
Cevap oluşturulmadan önce ek sorular sorulmasını sağlayacak talimatlar verebilirsiniz. Böylece dil modeli, talebinizi netleştirmenize ve daha spesifik hale getirmenize yardımcı olur.
Örnek prompt:
“İç iletişim için yeni bir mobil uygulama geliştirme projesi için teklif hazırlamak istiyorum. Uygulama haber güncellemeleri, personel rehberi ve doğrudan mesajlaşma özellikleri içermeli. Proje teklifini yazmadan önce, teklifi geliştirmek için bana ek sorular sorabilir misin?”
Bu yönteme “ask before answer prompting” denir.
Aşağıda, ek bilgi talebi içeren prompta dil modelinin cevabı yer almaktadır.
Tabii! Proje teklifini geliştirmek için sorabileceğim bazı sorular şunlardır:
İç iletişim uygulamasının birincil amacı nedir? (Örneğin, katılımı artırmak, bilgi yayılımını geliştirmek, işbirliğini kolaylaştırmak)
Şirketteki spesifik hedef kitle kimdir? (Örneğin, tüm çalışanlar, belirli departmanlar, saha personeli)
Uygulamanın entegre olması gereken mevcut sistemler veya platformlar var mı? (Örneğin, intranet, İK sistemi, Active Directory)
Geliştirme ve uygulama için hedeflenen bütçe ve zaman çizelgesi nedir?
Uygulamanın uyması gereken özel güvenlik veya uyumluluk gereksinimleri var mı? (Örneğin, GDPR, veri saklama politikası)
Uygulamanın başarısını ölçmek için hangi anahtar performans göstergeleri (KPI) kullanılacak?
Uygulamanın tasarımı veya markalaşması hakkında fikirler var mı? Kurum kimliğiyle uyumlu olması gerekiyor mu?
Tercih edilen geliştirme platformu var mı? (iOS, Android, çapraz platform)
Bu ek bilgilerle kapsam ve gereksinimler hakkında daha iyi bir anlayışa sahip olabilir ve daha güçlü bir proje teklifi hazırlayabiliriz.
Teknik 6 - duygusal prompt
Metnin tonunu, altında yatan duygulara göre ayarlamak veya belirli bir duygusal tepki uyandırmak için talimatlar verebilirsiniz. Bu, müşteri hizmetleri, iç iletişim veya pazarlama için faydalıdır.
Örnek prompt:
“Son hizmet kesintisi nedeniyle memnuniyetsiz bir müşteriye e-posta yazmam gerekiyor. Müşteri şu metni yazdı: “”” …. “”” (müşteri metnini yapıştırın) E-postanın empatik olmasını, müşterinin hayal kırıklığını kabul etmesini ve yapıcı bir çözüm sunmasını istiyorum.”
Bu yönteme “emotional prompting” denir. Bu örnek kurgusal bir şikayet kullanır.
Tam prompt şöyle:
Son hizmet kesintisi nedeniyle memnuniyetsiz bir müşteriye e-posta yazmam gerekiyor. Müşteri şu metni yazdı:
"""Sayın yetkili,
Dün öğleden sonra beklenmedik hizmet kesintisinden dolayı çok hayal kırıklığına uğradım. Bu, iş süreçlerimizi ciddi şekilde aksattı ve verimlilik kaybına yol açtı. Hizmetlerinize güveniyoruz ve bu tür olaylar kabul edilemez. Açık bir açıklama ve uygun bir tazminat bekliyorum."""
E-postanın empatik olmasını, müşterinin hayal kırıklığını kabul etmesini ve yapıcı bir çözüm sunmasını istiyorum.
Aşağıda, dil modelinden aldığımız cevap yer almaktadır.
Sayın [Müşteri Adı],
Mesajınız için teşekkür eder, dün öğleden sonra yaşadığınız hizmet kesintisi nedeniyle içten özürlerimizi sunarız. Hayal kırıklığınızı ve iş süreçleriniz üzerindeki etkisini tamamen anlıyorum. Beklentilerinizi ve hizmet standartlarımızı karşılayamadığımız için çok üzgünüz.
Kesinti, [kısa ve net neden açıklaması, örn. veri merkezimizde beklenmedik teknik bir arıza] nedeniyle gerçekleşti. Hemen harekete geçtik ve teknisyenlerimiz hizmeti en kısa sürede geri getirmek için yoğun çalıştı. Hizmet [zaman] itibarıyla tamamen faaliyete geçti.
Bu olayı çok ciddiye alıyoruz ve gelecekte tekrarını önlemek için nedenini değerlendirmekteyiz.
Rahatsızlığınızı bir nebze telafi etmek için size [somut teklif, örn. sonraki faturanızda indirim / bir aylık ücretsiz yükseltme / hizmet kredisi] sunmak isteriz. Hesap yöneticilerimizden biri 24 saat içinde sizinle iletişime geçerek bunu kişisel olarak görüşecek ve varsa diğer sorularınızı yanıtlayacaktır.
Tekrar yaşanan rahatsızlık için özür diler, müşteri olmanızı takdir eder ve gelecekte size beklediğiniz güvenilir hizmeti sunmayı hedefleriz.
Saygılarımla,
[Adınız/Şirket Adı]
Teknik 7 - birden fazla versiyon istemek
Bu teknikte, bir cevabın birden fazla versiyonunu istersiniz, böylece seçim yapma şansınız olur. Örneğin, modelden yeni bir ürün için farklı pazarlama sloganları oluşturmasına yardım etmesini isteyebilirsiniz. Çok sayıda farklı yaklaşım mümkündür, bu yüzden birkaç seçenek istersiniz. Bu, modele belirli bir rol atamak ve bir sistem promptu ile modeli yönlendirmekle etkili şekilde birleştirilebilir.
Roller hakkında daha fazla bilgiyi ilgili makalede bulabilirsiniz. Çoklu versiyon örneği makalenin en sonunda yer alır ve burada tam olarak tekrarlanmaz.
Teknik 8 - sistem promptu ile kombinasyon yapmak
Sistem promptu ile AI modeline görev veya davranışına dair özel talimatlar verebilirsiniz. Modelden beklediğiniz çıktı türünü belirtebilirsiniz. Bu, modeli yönlendirmek ve alakasız veya istenmeyen cevaplar vermesini önlemek için bir yoldur.
Basit ve genel sistem promptu örnekleri:
"Arkadaş canlısı ve yardımcı bir asistan olmanı istiyorum."
"Her zaman profesyonel ve saygılı bir dil kullan."
"Somut, net cevaplar ver, gereksiz detaylardan kaçın."
Sistem promptu, AI modeliyle gerçekleştireceğiniz belirli konuşma veya görev için tonu ve beklentileri belirler.
Ayrıca, belirli görevler için daha gelişmiş sistem promptları düşünebilirsiniz, örneğin bir metni özetlemek için:
"Verilen metni dikkatle analiz et ve en önemli noktaların kısa ama bilgilendirici bir özetini ver. Ana mesajı ve temel detayları belirle."
Sistem promptlarının her AI modelinde aynı etkiye sahip olmadığını unutmayın. chatGPT'de çok güçlüdür, Claude'da da öyle, diğer modellerde etkisi daha az olabilir. Denemek ve hangi modelin girdiniz için en iyi sonucu verdiğini görmek ilginçtir.
Genel bir sistem promptunu tercihlerde ayarlayabilirsiniz, ancak en iyisi bu sistem promptlarını otomatikleştirmek istediğiniz her görev için ayrı ayrı düşünmektir. Buna roller diyoruz.
Roller hakkında daha fazla bilgiyi ilgili makalede bulabilirsiniz.
Bir pasajı notlandırmak
Tamamlanmış bir sohbet mesajında metni seçin ve Notlandır seçeneğini tıklayın. Pencereye bir soru veya değişiklik talimatı yazın, örneğin ‘Sadece bu cümleyi daha basit yap’, ve Kaydet'i seçin. Böylece birden fazla pasaj notlandırabilirsiniz. Sonra gönderin; giriş alanında ekstra bir prompt gerekli değildir ama ekleyebilirsiniz. Pasaj yorumla birlikte saklanır, başka bir pencereye geçseniz bile. Göndermeden önce notu silebilirsiniz. Mobilde metni seçmek için basılı tutun.