AI Sözlüğü
Başlangıç· ~2 dk okuma#prompt#prompting

Prompt

LLM'e verilen yönerge

LLM'den ne istediğini anlatan giriş metni; sonucun kalitesini büyük ölçüde belirler.

BELİRSİZ"Veritabanları hakkındabir şey yaz."ÇIKTI"Veritabanları veriyisaklayan sistemlerdir…"belirsiz cevapKESİN"Postgres ile SQLite'ı offlinemobil için karşılaştır.3 madde, sonunda karar."ÇIKTI• Postgres: sunucu gerekir…• SQLite: dosya tabanlı…• Karar: SQLite. ✓aynı model, çarpıcı şekilde farklı çıktı
Tanım

Prompt, modele verdiğin tek girdidir: soru, talimat, bağlam, örnek — hepsi prompt'un içine sığar. Prompt engineering, aynı modelden daha iyi sonuç almak için bu metni dikkatli kurma işidir.

İyi bir prompt'un anatomisi: rol ("uzman bir editörsün"), görev ("bu metni özetle"), bağlam (gerekli arka plan), örnek (varsa), format ("JSON ya da markdown"), kısıt ("max 200 kelime, Türkçe").

Modern prompt teknikleri: zero-shot (sadece talimat), few-shot (örneklerle), chain-of-thought (adım adım düşündür), ReAct (düşün-eyle döngüsü), tree-of-thoughts (alternatif yolları keşfet).

Benzetme

Yeni başlayan bir asistana iş veriyorsun. "Bir şeyler yap" dersen kafası karışır. "Şu raporu oku, 3 maddelik özet çıkar, her madde 1 cümle olsun, hedef kitle yönetim" dersen tam istediğini alırsın. LLM tam olarak böyledir — talimat ne kadar net, çıktı o kadar isabetli.

Gerçek dünyadan örnek

Kötü prompt: "İş ilanı yaz."

İyi prompt: "Sen deneyimli bir İK uzmanısın. Senior backend developer pozisyonu için iş ilanı yaz. Şirket: 50 kişilik fintech startup, Istanbul. Tech stack: Go, PostgreSQL, AWS, Kubernetes. İlanda olması gerekenler: rol özeti, 5 sorumluluk, 5 gereksinim, 3 'plus' beceri. Format: markdown başlıklarıyla. Ton: profesyonel ama soğuk değil. Max 350 kelime."

İlk prompt: jenerik, klişe, tekrar kullanılmaz çıktı. İkinci prompt: hedefe göre özelleşmiş, formatlanmış, doğrudan kullanılabilir çıktı.

Ne zaman kullan
  • Her LLM etkileşiminde — prompt yazmak seçenek değil, asıl arayüzdür
  • Davranışı değiştirmek istediğinde, ince ayara geçmeden önce her zaman prompt yazımını dene
  • Hızlı yineleme: prompt değişikliği saniyeler, ince ayar günler alır
Ne zaman kullanma
  • Aynı görevi binlerce kez yapacaksın ve token maliyeti şişiyorsa — ince ayar düşün
  • Modelin yapamadığı bir yeteneği 'eklemeye' çalışıyorsan (örn. yeni dil öğretmek) — prompt yazımı yetmez
Sık yapılan hatalar

Negatif talimatlar zayıf

'Yapma X' yerine 'Yap Y' yaz. Modeller pozitif örneklere daha iyi tepki verir. 'JSON dışında bir şey yazma' yerine 'sadece geçerli JSON üret'.

Talimatları ortada bırakmak

Uzun bağlamda en başa ya da en sona koyduğun talimat daha iyi takip edilir. Ortada kalırsa 'lost in the middle' problemi.

Sürüm sürüm prompt yönetimi olmaması

Production'da prompt = kod. Versiyonla, A/B test yap, izle. Geliştirici 'birkaç kelime değiştirdim' dedi diye %20 doğruluk düşmesini gözlemledim.