Prompt mühendisliği rehberi: yapay zekâdan daha iyi sonuç almak

İstem (prompt), bir yapay zekâ modeline verdiğiniz talimat ve bağlamdır. Aynı model, iyi ve kötü yazılmış iki istemle çok farklı sonuçlar üretebilir. Prompt mühendisliği, modelden tutarlı ve kaliteli sonuç almak için istemleri sistematik biçimde tasarlamaktır.

İyi bir istemin yapısı

1. Rol ve amaç: "Sen küçük işletmelere muhasebe desteği veren bir asistansın."
2. Görev: Ne yapılmasını istediğinizi açık ve tek anlamlı yazın.
3. Bağlam: Gerekli bilgi, belgeler veya veriler
4. Kısıtlar: Uzunluk, ton, dil, kaçınılacak konular
5. Çıktı biçimi: Madde listesi, tablo veya JSON gibi yapılandırılmış bir format

Etkili teknikler

• Örnekler vermek: İstenen girdiyi ve çıktıyı gösteren birkaç örnek, modelin beklentiyi anlamasını kolaylaştırır.
• Adım adım düşünme: Karmaşık görevlerde modelden önce analiz yapmasını, sonra cevap vermesini isteyin.
• Görevi bölmek: Büyük bir işi birbirine bağlı küçük adımlara ayırın.
• Belirsizliği kabul ettirmek: "Bilgi bağlamda yoksa bunu belirt" talimatı, uydurma cevapları azaltır; bkz. halüsinasyon rehberi.
• Olumlu talimat: "Şunu yapma" yerine "şunu yap" demek genellikle daha etkilidir.

Ürünlerde istem yönetimi

• İstemleri koddan ayrı, sürüm kontrolünde tutun.
• Her değişikliği bir değerlendirme setiyle test edin; bkz. model değerlendirme rehberi.
• Kullanıcı girdisini sistem talimatlarından açıkça ayırın; bu, istem enjeksiyonu riskini azaltır; bkz. YZ güvenliği rehberi.
• Gereksiz uzun istemlerden kaçının; token maliyeti ve hız etkilenir.

Ne zaman yetmez?

İstem iyileştirmeleri yeterli gelmiyorsa güncel veya şirkete özel bilgi için RAG, belirli bir üslup veya görevde tutarlılık için ince ayar değerlendirilebilir.

Sonuç

İyi istem yazmak, açık düşünme ve iyi brifing vermekle aynı beceridir. Ürün ekibinizde bu beceriyi geliştirmek, YZ özelliklerinin kalitesini doğrudan artırır.