Prompting Nedir? Büyük Dil Modelleriyle Etkileşim Sanatı ve Bilimi

1. Giriş: Prompting’in Yükselişi ve Önemi

Büyük Dil Modelleri (BDM’ler), yapay zeka alanında devrim niteliğinde ilerlemeler kaydederek çeşitli endüstrileri ve günlük yaşamı dönüştürmektedir. Bu modellerle etkileşim kurmanın ve onların potansiyelini tam olarak kullanmanın temelinde “prompting” adı verilen bir süreç yatmaktadır. Prompting, basit bir soru sormaktan çok daha fazlasını ifade eden, bir sanat ve bilim disiplinidir.

1.1. Büyük Dil Modelleri (BDM’ler) Çağında Prompting’in Tanımı ve Temel Amacı

Prompting, bir Büyük Dil Modeli’ne (BDM) belirli bir yanıtı veya davranışı tetiklemek için verilen girdidir.¹ Bu girdi, basit bir soru veya anahtar kelimeden, karmaşık talimatlara, kod parçacıklarına veya yaratıcı yazım örneklerine kadar çeşitli biçimlerde olabilir.³ Temel olarak, prompting, kullanıcının niyetini doğal dil sorgusuna dönüştürerek modelin istenen çıktıyı üretmesini sağlama sürecidir.¹ Bu, yapay zekaya bir yol haritası sunarak, kullanıcının zihnindeki belirli çıktıya doğru yönlendirmek olarak düşünülebilir.³

Prompt mühendisliği ise, yapay zeka modellerini, özellikle BDM’leri, istenen yanıtları üretmeleri için yönlendirmek amacıyla prompt’ları tasarlama ve optimize etme sanat ve bilimidir.³ Bu disiplin, modele bağlam, talimatlar ve örnekler sağlayarak kullanıcının niyetini anlamasına ve anlamlı bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olur.³ Prompt mühendisliği, BDM’lerin yeteneklerini ve sınırlamalarını daha iyi anlamaya yardımcı olan yeni bir alandır.⁴

Prompting, BDM’lerin birincil “programlama” arayüzü olarak işlev görmektedir.⁵ Geleneksel yazılım geliştirmede kodlama ne ise, BDM’lerle etkileşimde prompt mühendisliği odur. Bu durum, prompt’ların sadece birer girdi olmaktan öte, modelin davranışını doğrudan şekillendiren komut setleri olduğunu göstermektedir. Geleneksel yazılım geliştirme, resmi programlama dillerine ve deterministik çalışma ortamlarına dayanırken, promptware (prompt tabanlı yazılım) doğal dile ve olasılıksal, deterministik olmayan BDM’lere dayanır.⁵ Bu, prompt mühendisliğinin sadece bir “kullanım” becerisi değil, aynı zamanda yeni bir “programlama” paradigması olduğunu ortaya koymaktadır. Bu paradigma, dilbilimsel ustalık ve analitik düşünme gerektirirken, geleneksel kodlama bilgisi gerektirmemektedir.⁶ Bu durum, yapay zeka ile etkileşimin “kodlama” bariyerini düşürerek daha geniş bir kullanıcı kitlesine ulaşmasını sağlamaktadır.⁶ Ancak, doğal dilin esnekliği ve belirsizliği ile BDM’lerin olasılıksal doğası, insan benzeri davranışlar, belirsiz yetenek sınırları, tanımlanmamış hata yönetimi ve belirsiz yürütme gibi geleneksel yazılım mühendisliğinde karşılaşılmayan yeni zorluklar getirmektedir.⁵ Bu yeni zorluklar, prompt mühendisliğinin sadece bir sanat değil, aynı zamanda yeni bir mühendislik disiplini olmasını zorunlu kılmaktadır.

1.2. Neden Prompting? BDM Çıktılarını Yönlendirmedeki Rolü

Prompt mühendisliği, modelin yanıtlarını yönlendirmede ve çıktının kullanıcının niyetiyle uyumlu olmasını sağlamada kritik bir rol oynamaktadır.⁸ BDM’ler, gerçek anlama ve bağlam kavrayışından yoksundur; etkili prompt’lar gerekli bağlamı sağlayarak üretilen çıktının alakalı ve beklentilerle uyumlu olmasını sağlar.⁸ Bu modeller, kullanıcıların hedeflerini açıkça tanımlamadıkça “anlamazlar”.⁶

İyi hazırlanmış prompt’lar, kullanıcıların çıktı üzerinde bir dereceye kadar kontrol sağlamasına olanak tanır.⁸ Modelin davranışını etkiler ve yaratıcı içerik üretme, bilgi sağlama veya soruları yanıtlama gibi istenen sonuçlara yönlendirir.⁸ BDM’lerin eğitim verileri statiktir ve belirli bir kesme tarihine sahiptir, bu da modellerin güncel veya spesifik bilgilere erişimini sınırlar ve “halüsinasyon” olarak bilinen yanlış veya uydurma bilgiler üretme eğilimine yol açabilir.⁹ Prompt mühendisliği, bu temel sınırlamaları aşmak için bir köprü görevi görmektedir. Örneğin, Geri Çağırma Destekli Üretim (RAG) gibi teknikler, BDM’lerin statik bilgi sınırlamalarını aşarak güncel ve alana özgü bilgiye erişmesini sağlar, böylece halüsinasyonları azaltır.⁹

Prompting, BDM’lerin doğasında var olan bilgi eksikliklerini ve kontrol zorluklarını gidermek için tasarlanmış stratejik bir süreçtir.¹³ Bu, BDM’lerin sadece “genel” yanıtlar üretmesini değil, aynı zamanda belirli görevlere “uyarlanmış” ve “doğru” yanıtlar vermesini sağlar. Bu, özellikle tıbbi teşhis veya finansal analiz gibi kritik uygulamalarda güvenilirliğin artırılması için hayati öneme sahiptir.¹⁴ Prompting, BDM’leri daha “akıllı” veya “anlayışlı” hale getirmez; daha ziyade, onların mevcut yeteneklerini en verimli şekilde kullanmalarını sağlayacak bir “yol haritası” sunar.³ Bu aynı zamanda, yapay zeka sistemlerinin “kara kutu” doğasını bir nebze olsun şeffaflaştırarak, kullanıcıların modelin neden belirli bir yanıt verdiğini anlamalarına yardımcı olabilir. Örneğin, Chain-of-Thought (CoT) prompting, modelin düşünce sürecini adım adım göstermesini sağlayarak bu şeffaflığı artırır.¹⁵

2. Prompting Tekniklerinin Evrimi: Basitten Karmaşığa

Prompt mühendisliği, Büyük Dil Modelleriyle (BDM’ler) etkileşim biçimimizi şekillendiren önemli bir evrim geçirmiştir. Bu gelişim, basit talimatlardan karmaşık akıl yürütme ve etkileşimli geri bildirim mekanizmalarına doğru ilerlemiştir.

2.1. Erken Dönemler: Basit ve Özel Prompt’lar (Zero-Shot ve Few-Shot)

Prompt mühendisliğinin ilk aşamaları, doğrudan ve yapılandırılmış girdilerle karakterize edilmiştir. Bu dönemde, kullanıcıların modelin eğitim verileriyle yakından uyumlu prompt’lar formüle etmesi gerekiyordu.¹⁵

• Zero-Shot Prompting: Bu, modelin önceden eğitilmiş bilgisine dayanarak, herhangi bir örnek veya gösterim olmaksızın doğrudan bir talimat verildiği en temel tekniktir.² Modelin dil ve bağlam anlayışına dayanarak doğru yanıtı çıkarması beklenir.¹⁶ Bu yaklaşım, iyi bilinen görevler veya genel sorgular için verimlidir.¹⁶ Örneğin, bir metni doğrudan özetlemesi veya çevirmesi istenebilir. Ancak, karmaşık veya incelikli görevler için her zaman en doğru veya rafine çıktıları sağlamayabilir.¹⁶
• Few-Shot Prompting: Büyük dil modelleri, etkileyici sıfır-shot yetenekleri sergilese de, yalnızca tek bir talimatla daha karmaşık veya incelikli görevlerde zorlanabilirler. Few-shot prompting burada devreye girer. Bu teknik, modelin performansını, prompt içinde birkaç örnek sağlayarak artırır.¹⁵ Bu, modelin herhangi bir ince ayar yapmadan bağlam içi öğrenme (in-context learning) yoluyla kalıpları tanımasını ve yanıtlarını iyileştirmesini sağlar.¹⁶ Few-shot prompting, özellikle akıl yürütme, yapılandırılmış çıktı veya alana özgü bilgi gerektiren görevlerde doğruluğu önemli ölçüde artırır.¹⁶ Örneğin, duygu sınıflandırması veya dil bilgisi düzeltmesi gibi görevlerde belirli giriş-çıkış çiftleri sunularak modelin istenen kalıbı öğrenmesi sağlanır.¹⁶ İhtiyaç duyulan örnek sayısı, görevin karmaşıklığına bağlı olarak genellikle bir ila birkaç arasında değişir.¹⁶

Bu ilk teknikler, BDM’lerin esnekliğini ve genelleme yeteneğini ortaya koymuştur. Özellikle Few-Shot öğrenme, modellerin büyük veri setleri olmadan belirli görevlere hızla adapte olabileceğini göstererek, “öğrenmeyi öğretme” (meta-learning) kavramının pratik bir uygulamasını sunmuştur. GPT-3’ün 2020’deki çıkışı, büyük bir modele açık talimatlar ve örnekler vermenin, birçok ince ayarlı modelden daha iyi performans gösterebileceğini göstermiştir.¹⁷ Bu, prompt mühendisliğinin temel ilkelerini, yani açık talimatlar ve isteğe bağlı örnekler kullanma prensibini belirlemiştir.¹⁷ Few-shot öğrenme, modelin “bağlam içi öğrenme” yeteneğini kullanarak, geleneksel makine öğrenimi modellerinin gerektirdiği kapsamlı veri setleri olmadan belirli görevleri yerine getirmesini sağlar.² Bu, modelin yeni veya niş konulara, belirli bir stile veya diyalekt adaptasyonuna hızlıca uyum sağlamasına olanak tanır.² Bu esneklik, BDM’lerin geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılabilmesinin anahtarıdır. Bu evrim, BDM’lerin sadece bilgi depolayan varlıklar olmaktan çıkıp, belirli görevleri “öğrenme” yeteneğine sahip, dinamik araçlar haline geldiğini göstermektedir. Few-shot, özellikle veri toplamanın zor veya maliyetli olduğu alanlarda (örneğin, nadir hastalık teşhisi, çok özel teknik jargon) BDM’lerin pratik uygulanabilirliğini artırmıştır.

2.2. Akıl Yürütme Devrimi: Zincirleme Düşünce (Chain-of-Thought – CoT) ve Türevleri

BDM’ler yetenekleri arttıkça, Chain-of-Thought (CoT) prompting gibi teknikler, daha karmaşık akıl yürütme görevlerini ele almalarını sağlamıştır. 2022’de, modelleri “adım adım düşünmeye” teşvik etmenin karmaşık akıl yürütmeyi önemli ölçüde iyileştirdiği keşfedilmiştir.¹⁷

• Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Bu teknik, modelin karmaşık akıl yürütme görevlerini, problemi ara mantıksal adımlara ayırarak çözmesini sağlar.¹⁵ Modelin her adımı açıkça akıl yürütmesini teşvik eder.¹⁵ Bu yöntem, modelin düşünce sürecini yapılandırarak çıktının yorumlanabilirliğini ve doğruluğunu artırır.¹⁵ Özellikle matematiksel problemler, mantık bulmacaları ve çok adımlı akıl yürütme görevleri için etkilidir.¹⁶ CoT prompting, akıl yürütme görevlerinde doğruluğu %35 oranında artırabilir ve matematiksel hataları %28 oranında azaltabilir.¹²
• Otomatik Zincirleme Düşünce (Auto-CoT): Manuel CoT gösterimlerinin zaman alıcı ve optimal olmayan doğasını ele alarak akıl yürütme zincirlerinin otomatik oluşturulmasını sağlar.¹⁶ Bu yöntem, “Adım adım düşünelim” gibi bir sezgisel ifade kullanarak çalışır.¹⁶
• Self-Consistency: CoT akıl yürütmesinin güvenilirliğini artırmak için tasarlanmış gelişmiş bir tekniktir.¹⁶ Tek bir akıl yürütme yoluna güvenmek yerine, aynı soru için birden fazla farklı akıl yürütme yolu örneklenir ve en tutarlı yanıt seçilir.¹⁶ Bu, açgözlü kodlamadan kaynaklanan hataları azaltmaya yardımcı olur ve aritmetik, mantıksal çıkarımlar ve sağduyu akıl yürütme gibi karmaşık görevlerde performansı artırır.¹⁶

CoT, BDM’lerin “kara kutu” doğasını bir nebze olsun açarak, modelin nasıl bir sonuca ulaştığını anlamamızı sağlar. Bu şeffaflık, özellikle hukuk veya tıp gibi yüksek riskli uygulamalarda güveni artırır. CoT’nin otomasyonu ve iyileştirmeleri (Auto-CoT, Self-Consistency), bu akıl yürütme yeteneklerinin ölçeklenebilirliğini ve güvenilirliğini artırarak, BDM’leri daha karmaşık problem çözme senaryolarına uygun hale getirmiştir. Bu, BDM’lerin sadece bilgi üretmekle kalmayıp, aynı zamanda karmaşık görevler için “düşünme” yeteneğini taklit etmelerini sağlar. Bu, BDM’lerin sadece “bilgi veritabanı” olmaktan çıkıp, “akıl yürütme motoru” olarak da işlev görebileceği anlamına gelir. Bu yetenek, özellikle problem çözme ve mantıksal çıkarım gerektiren alanlarda (örneğin, bilimsel araştırma, mühendislik tasarımı) BDM’lerin potansiyelini önemli ölçüde genişletir. CoT ve türevleri, BDM’lerin “güvenilirliğini” artırma yolunda önemli bir adımdır. Modelin akıl yürütme adımlarını göstermesi, kullanıcıların hataları tespit etmesine ve modelin neden belirli bir sonuca ulaştığını anlamasına yardımcı olur. Bu, yapay zeka sistemlerine olan güveni artırarak, onların daha kritik ve hassas alanlarda benimsenmesinin önünü açar.

2.3. Eylem ve Araç Kullanımı: ReAct ve Ötesi

BDM’ler geliştikçe, prompt’lar sadece düşünceleri değil, eylemleri de yönlendirmeye başlamıştır. Bu, modellerin dış dünyayla etkileşim kurmasını ve daha dinamik yanıtlar üretmesini sağlamıştır.

• ReAct (Reasoning + Acting) Prompting: Bu, BDM’leri harici kaynaklarla (arama motorları, API’ler, veritabanları) etkileşime sokmak için akıl yürütme izlerini gerçek zamanlı eylemlerle birleştiren hibrit bir çerçevedir.¹⁶ ReAct, mantıksal akıl yürütmeyi dinamik dış etkileşimle birleştirerek bilgi boşluklarını gidermeye ve halüsinasyonları azaltmaya yardımcı olur.¹⁶ Model, bir dizi düşünce-eylem-gözlem adımı izleyerek çalışır ve nihai bir yanıta ulaşana kadar bu döngüyü tekrarlar.¹⁶
• Reflexion: Bu, BDM tabanlı ajanları dilsel geri bildirim (öz-yansıma) kullanarak iyileştiren gelişmiş bir takviyeli öğrenme çerçevesidir.¹⁶ Bir BDM ajanının “kendi hataları hakkında düşünmesini” ve birden fazla denemede yinelemeli olarak iyileşmesini sağlar.¹⁶ Reflexion, ReAct’i öz-değerlendirme ve hafıza ile genişleterek modelin hatalardan daha hızlı öğrenmesini sağlar.¹⁶

ReAct ve Reflexion gibi teknikler, BDM’lerin pasif bilgi üreticilerinden aktif “ajanlara” dönüşümünü temsil eder. Bu, modellerin sadece statik verilerle değil, dinamik, gerçek dünya bilgileriyle etkileşime girerek daha güncel, doğru ve eyleme dönük yanıtlar üretmesini sağlar. Bu gelişme, yapay zeka sistemlerinin otonom problem çözme ve karar verme yeteneklerini önemli ölçüde artırmaktadır. ReAct, BDM’lerin dış kaynaklarla (arama motorları, API’ler) etkileşim kurmasına olanak tanıyarak bilgi boşluklarını doldurur ve halüsinasyonları azaltır.¹⁶ Reflexion, ReAct’i öz-değerlendirme ve hafıza ile genişleterek modelin hatalardan daha hızlı öğrenmesini sağlar.¹⁶ Bu durum, BDM’lerin “kapalı kutu” bilgi tabanlarından çıkıp, dinamik ve etkileşimli bir şekilde dış dünyadan bilgi edinebilen ve bu bilgiyi kullanarak daha sofistike kararlar alabilen sistemler haline geldiğini göstermektedir. Bu, BDM’lerin sadece “konuşan” değil, aynı zamanda “yapan” sistemler olma yolunda ilerlediğinin bir işaretidir. “AI ajanları” kavramı, bu çoklu prompt ve eylem zincirlerinin birleşimiyle kullanıcı hedeflerine ulaşmayı hedefler.¹⁷ Bu paradigma kayması, BDM’lerin sadece metin üretme veya soruları yanıtlama yeteneklerinin ötesine geçerek, daha karmaşık iş akışlarını otomatikleştirebilen ve insan müdahalesini azaltabilen sistemlerin geliştirilmesine olanak tanır.¹⁷ Bu, yapay zeka destekli otomasyonun yeni bir seviyesini temsil etmektedir.

2.4. Yapılandırılmış Düşünce Keşfi: Düşünce Ağacı (Tree of Thoughts – ToT) ve Düşünce Grafiği (Graph of Thoughts – GoT)

BDM’lerin akıl yürütme yetenekleri geliştikçe, araştırmacılar doğrusal olmayan akıl yürütme yöntemlerini keşfetmeye başlamışlardır.

• Tree of Thoughts (ToT): Bu, Chain-of-Thought (CoT) prompting’i genelleştiren bir çerçevedir; tek bir doğrusal düşünce sürecini takip etmek yerine birden fazla ara akıl yürütme yolunu genişletir ve değerlendirir.¹⁶ Stratejik planlama ve birden fazla olasılığın keşfedilmesini gerektiren karmaşık akıl yürütme görevleri için tasarlanmıştır.¹⁶ ToT, bilişsel bilimin çift süreç teorisine dayanır; bu teori, hızlı, bilinçsiz bir mod ile yavaş, bilinçli bir keşif ve değerlendirme modunu içerir.¹⁸
• Graph of Thoughts (GoT): Bu, önceki yaklaşımların katı yapısını geliştirerek doğrusal veya ağaç tabanlı bir dizi yerine bir akıl yürütme grafiği oluşturur.¹⁸ Bu, düşünceler arasında keyfi bağlantılara izin vererek döngü, toplama ve daha karmaşık akıl yürütme yolları sağlar.¹⁸

ToT ve GoT, BDM’lerin problem çözme yaklaşımlarını, insan bilişsel süreçlerine daha yakın hale getirerek, tek bir doğru yola odaklanmak yerine birden fazla hipotezi paralel olarak değerlendirme yeteneğini kazandırır. Bu, özellikle belirsiz veya çok yönlü problemlerin çözümünde, daha yenilikçi ve kapsamlı çözümler üretme potansiyelini artırır. Bu durum, BDM’lerin sadece “doğru” cevabı bulmaya çalışmak yerine, “en iyi” veya “en kapsamlı” cevabı bulmak için farklı stratejileri ve bakış açılarını keşfedebileceği anlamına gelmektedir. Bu, özellikle yaratıcı problem çözme, stratejik analiz ve karmaşık karar verme süreçlerinde BDM’lerin değerini artırır. Bu teknikler, BDM’lerin “yaratıcılık” ve “stratejik düşünme” yeteneklerini derinleştirerek, onların daha önce sadece insan uzmanların yapabileceği görevlerde daha yetkin hale gelmesini sağlar. Bu, yapay zeka destekli inovasyon ve araştırma alanlarında yeni kapılar açmaktadır.

Tablo 1: Temel Prompting Tekniklerinin Karşılaştırması

Aşağıdaki tablo, makalede ele alınan temel prompting tekniklerini özetleyerek okuyucuların bu karmaşık bilgiyi daha kolay kavramasına ve farklı yaklaşımları karşılaştırmasına olanak tanır.

3. Etkili Prompt Tasarımının Temel İlkeleri ve En İyi Uygulamalar

Büyük Dil Modellerinden (BDM’ler) istenen ve yüksek kaliteli çıktılar elde etmek, yalnızca modelin yeteneklerini bilmekle değil, aynı zamanda etkili prompt’lar tasarlama sanatını ve bilimini anlamakla da mümkündür. İyi prompt tasarımı, modelin girdiyi doğru bir şekilde yorumlamasını ve hedeflenen yanıtı üretmesini sağlar.

3.1. Açıklık, Özgüllük ve Bağlam Sağlama

Prompt’ların açık ve spesifik olması, BDM’lerin kullanıcının ihtiyaçlarını anlamasına ve doğru yanıtlar vermesine yardımcı olur.¹ Belirsiz veya aşırı geniş prompt’lar, istenmeyen veya odaklanmamış çıktılara yol açabilir.¹⁹ Örneğin, “Yapay zeka hakkında bilgi ver” yerine “Yapay zekada denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel farkları açıkla” gibi spesifik bir ifade, modelin daha doğru bir çıktı sağlamasına yardımcı olur.²¹

Hedef kitle, ton ve istenen çıktı gibi detayları net bir şekilde tanımlamak önemlidir.¹⁹ Örneğin, bir ürün açıklaması isterken “sürdürülebilirlik konusunda endişeli genç yetişkinleri hedefleyen” bir dil kullanmasını belirtmek, çıktının alaka düzeyini artırır.³ Modelin hedeflerle uyumlu içerik üretmesi için bağlam veya arka plan bilgisi sağlamak kritiktir.⁸ Bu, modelin doğru bilgiyi önceliklendirmesine ve daha alakalı çıktılar üretmesine yardımcı olur.¹⁹

Prompt mühendisliğindeki bu temel ilkeler, insan-insan iletişimindeki etkili iletişim prensiplerini yansıtır. BDM’ler “akıllı” olsalar da, insan zekasının sezgisel bağlam anlama yeteneğinden yoksundurlar.⁸ Bu nedenle, prompt’lar aslında bir “çevirmen” görevi görerek insan niyetini makinenin anlayabileceği kesin ve yapılandırılmış bir formata dönüştürür. Bu, prompt’ların sadece birer komut değil, aynı zamanda birer “iletişim aracı” olduğunu göstermektedir. BDM’lerin “anlama” yeteneği, insanlardaki gibi sezgisel ve bağlamsal değildir; daha ziyade, verilen metinsel girdideki kalıpları ve ilişkileri istatistiksel olarak eşleştirme yeteneğine dayanır. Bu nedenle, prompt’un açıklığı ve özgüllüğü, modelin doğru kalıpları tanımasına ve istenen çıktıyı üretmesine yardımcı olan “sinyaller” sağlar. Bağlam, bu sinyallerin gürültü içinde kaybolmamasını veya yanlış yorumlanmamasını temin eder. Bu durum, prompt mühendisliğinin sadece teknik bir beceri değil, aynı zamanda dilbilimsel ve bilişsel bir beceri olduğunu göstermektedir. Etkili bir prompt mühendisi, hem BDM’lerin nasıl çalıştığını (teknik) hem de insan dilinin nasıl yapılandığını ve niyetin nasıl iletildiğini (dilbilimsel/bilişsel) anlamalıdır.

3.2. Yapılandırma ve Biçimlendirme

İyi yapılandırılmış prompt’lar, modelin talimatları işleme biçimini iyileştirerek daha temiz ve düzenli içerik oluşturulmasını sağlar.¹⁹ Başlıklar, madde işaretleri, numaralandırmalar ve listeler gibi net biçimlendirme kullanmak faydalıdır.¹⁹ Örneğin, bir raporun başlık, giriş ve alt başlıklarla düzenlenmesini istemek, çıktının yapısını belirler.²⁰

Talimatları prompt’un başına koymak ve bağlamdan ayırmak için ### veya “”” gibi ayırıcılar kullanmak önerilir.²² Bu, modelin ana talimatları ve bağlamı daha hızlı ayırt etmesine yardımcı olur.²²

Prompt’ların yapılandırılması, BDM’lerin “dikkat mekanizmalarını” ve bilgi hiyerarşisini daha etkin kullanmasını sağlar. Tıpkı bir insan beyninin organize edilmiş bilgiyi daha kolay işlemesi gibi, yapılandırılmış prompt’lar da modelin ana talimatları ve bağlamı daha hızlı ayırt etmesine yardımcı olur. Bu, çıktının sadece doğru değil, aynı zamanda istenen formatta ve kalitede olmasını sağlar. BDM’ler, girdideki belirli kalıpları ve yapıları tanımak için eğitilmiştir. Markdown gibi biçimlendirme dilleri, modelin metin içindeki farklı bölümleri ve talimatları açıkça ayırt etmesine yardımcı olur.²⁴ Bu, modelin “anlama” yeteneğini artırır, çünkü talimatlar ve veriler arasındaki ayrımı netleştirir. Prompt’u yapılandırmak, modelin “girdi alanını” (context window) daha verimli kullanmasını sağlar. Model, hangi kısmın talimat, hangi kısmın örnek veya veri olduğunu daha kolay belirleyebilir. Bu, özellikle karmaşık prompt’larda veya çok adımlı görevlerde modelin kafasının karışmasını önler. Bu ilke, prompt mühendisliğinin sadece “ne söyleneceği” değil, aynı zamanda “nasıl söyleneceği” ile ilgili olduğunu vurgular. Biçimlendirme, modelin içsel işlem mekanizmalarını optimize etmek için kullanılan bir “meta-talimat” görevi görür ve çıktının hem içerik hem de biçimsel olarak beklentileri karşılamasını sağlar.

3.3. Olumlu Yönergeler ve Örnek Kullanımı

Olumsuz talimatlardan kaçınmak ve bunun yerine “yapılması gerekeni” pozitif ifadelerle belirtmek daha etkilidir.¹⁹ Örneğin, “pasif ses kullanma” yerine “aktif ses kullan” demek, modelin istenen çıktıyı daha net anlamasını sağlar.²⁰

İstenen çıktının pozitif örneklerini dahil etmek, modelin davranışını yönlendirmede çok güçlüdür.⁸ Few-shot prompting, modelin örneklerden genelleme yapma yeteneğini kullanarak belirli bir stil, kalıp veya davranışı taklit etmesi gereken görevler için çok faydalıdır.² Negatif örnekler de istenmeyen çıktıları önlemek için kullanılabilir, böylece modelin belirli davranışlardan uzak durması sağlanır.⁸

Pozitif yönergeler ve örnekler, BDM’lerin öğrenme prensiplerine (örneğin, takviyeli öğrenme, kalıp tanıma) daha uygun bir yaklaşım sunar. Modellerin “ne yapmaması gerektiğini” anlaması zor olabilirken, “ne yapması gerektiğini” örneklerle görmek, onların istenen davranışı daha hızlı ve tutarlı bir şekilde benimsemesini sağlar. Bu, prompt mühendisliğini bir tür “davranışsal koşullandırma” olarak konumlandırmaktadır. BDM’ler, eğitim verilerindeki kalıpları ve ilişkileri öğrenir. Pozitif örnekler, modelin istenen kalıbı doğrudan “görmesini” sağlar ve bu kalıbı yeni girdilere uygulamasını kolaylaştırır. Negatif örnekler ise modelin belirli kalıplardan “uzak durmasını” öğretir. Bu, modelin “öğrenme” sürecini prompt seviyesinde optimize etmenin bir yoludur. Bu ilke, prompt mühendisliğinin sadece bir “talimat verme” süreci olmadığını, aynı zamanda modelin “öğrenme” sürecine aktif olarak rehberlik etme süreci olduğunu göstermektedir. Bu, özellikle modelin ince ayar yapılmasına gerek kalmadan, belirli bir göreve veya stile hızla adapte olmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir.

3.4. İteratif İyileştirme ve Model Etkileşimi

Etkili prompt mühendisliği, tek seferlik bir işlemden ziyade, sürekli bir optimizasyon döngüsüdür. Farklı prompt varyasyonlarıyla denemeler yapmak ve model yanıtlarına göre talimatları ince ayar yapmak önemlidir.⁸ Bu, istenen sonuçlara ulaşmak için prompt’ları test etmeyi ve ayarlamayı içerir.⁸ Modelin ilk çıktılarını takip eden sorular veya ayarlamalarla iyileştirmek, sürekli etkileşim yoluyla hedeflere ulaşmayı sağlar.¹⁹

Prompt mühendisliği, tek seferlik bir işlemden ziyade, sürekli bir optimizasyon döngüsüdür. Bu iteratif süreç, modelin “prompt hassasiyeti” gerçeğini kabul eder.²⁹ BDM’ler, prompt formülasyonundaki küçük varyasyonlara karşı son derece hassastır ve bu, doğru yanıtlar üretme yeteneklerini önemli ölçüde etkileyebilir.²⁹ Bu değişkenlik, doğru değerlendirme ve kullanıcı memnuniyeti için zorluklar yaratır.³⁰ Bu durum, küçük değişikliklerin bile büyük etkilere yol açabileceğini göstermektedir. Bu, prompt mühendisliğinin hem bir bilim (sistematik test) hem de bir sanat (sezgisel ayarlama) olduğunu doğrulamaktadır. Prompt mühendisliği, bir “deneme-yanılma” sürecidir, ancak bu süreç sistematik ve veri odaklı olmalıdır.²⁶ Modelin çıktılarının değerlendirilmesi ve bu geri bildirime dayanarak prompt’un ayarlanması, modelin zamanla daha tutarlı ve doğru yanıtlar üretmesini sağlar. Bu, prompt mühendisliğinin “sürekli öğrenme” döngüsünün bir parçası olduğunu göstermektedir. Bu iteratif yaklaşım, BDM’lerin karmaşık ve dinamik gerçek dünya senaryolarına uyarlanabilirliğini artırır. Modelin ilk çıktılarının her zaman mükemmel olmayacağı, ancak sürekli geri bildirim ve ayarlama ile performansın önemli ölçüde iyileştirilebileceği anlamına gelmektedir. Bu, prompt mühendislerinin sadece ilk prompt’u yazmakla kalmayıp, aynı zamanda modelin performansını sürekli olarak izlemesi ve optimize etmesi gerektiği anlamına gelmektedir.

Tablo 2: Etkili Prompt Tasarımının En İyi Uygulamaları

Aşağıdaki tablo, etkili prompt tasarımının temel ilkelerini somut örneklerle açıklamaktadır. Bu örnekler, teorik bilgiyi pratik uygulamaya dönüştürmeye yardımcı olarak, kullanıcıların prompt’larını nasıl iyileştirecekleri konusunda doğrudan bir rehber sunar.

4. Prompting’in Çeşitli Uygulama Alanları

Prompt mühendisliği, Büyük Dil Modellerinin (BDM’ler) yeteneklerini çeşitli sektörlerde ve uygulamalarda kullanılabilir hale getirerek geniş bir etki alanı yaratmaktadır.

4.1. İçerik Oluşturma ve Yaratıcı Yazım

BDM’ler, prompt’lar aracılığıyla makaleler, pazarlama metinleri, senaryolar, şiirler, e-postalar ve daha fazlası gibi çeşitli içerikler üretebilir.³ Prompt’lar, istenen tonu (resmi, samimi), uzunluğu, formatı (madde işaretleri, deneme) ve hedef kitleyi belirleyerek çıktıyı yönlendirebilir.¹⁹ Örneğin, bir müşteri destek avatarının ürün entegrasyonunu açıklayan konuşma tabanlı bir yapay zeka videosu oluşturması istenebilir.¹⁹

BDM’lerin içerik oluşturmadaki rolü, sadece metin üretmekle kalmayıp, aynı zamanda yaratıcı süreçleri otomatikleştirmesi ve kişiselleştirmesidir. Prompt mühendisliği, bu yaratıcılığın belirli bir amaca (pazarlama, eğitim, eğlence) hizmet etmesini sağlayarak, yapay zekayı bir “yaratıcı yardımcı” olarak konumlandırır. Bu durum, içerik üretiminde verimlilik ve ölçeklenebilirlik potansiyelini artırır. Prompt’lar, çıktı üzerinde kontrol sağlayarak, istenen format, uzunluk, ton ve hedef kitle gibi detayları belirleyebilir.¹⁹ Bu, BDM’lerin sadece “rastgele” metin üretmek yerine, belirli bir marka kimliğine, pazarlama stratejisine veya sanatsal vizyona uygun içerikler üretebileceği anlamına gelir. Prompt mühendisliği, yapay zekanın yaratıcı potansiyelini “kanalize ederek” ticari ve sanatsal hedeflere ulaşmasını sağlar. İçerik oluşturma alanında prompting, insan yaratıcılığını artırabilir ve tekrarlayan yazım görevlerini otomatikleştirebilir. Bu, yazarların ve içerik üreticilerinin daha stratejik ve kavramsal çalışmalara odaklanmasına olanak tanıyarak iş akışlarını dönüştürebilir.⁶

4.2. Veri Analizi ve İçgörü Üretimi

BDM’ler, ham verilerden içgörüler elde etmek ve analizler yapmak için kullanılabilir.²⁴ Özellikle büyük miktardaki veriyi işleyerek eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmekte etkilidirler.²⁴ Prompt’lar, belirli analiz isteklerini (örneğin, 4. çeyrek satış verilerini analiz etme, en güçlü büyümeye sahip ürün kategorilerini belirleme), doğru soruları sorma ve eyleme dönüştürülebilir çıktılar (öneriler, öncelikli eylemler, beklenen etki, başarıyı izlemek için metrikler, uygulama zaman çizelgeleri) talep etme konusunda rehberlik eder.²⁴

Veri analizi için prompting, BDM’lerin sadece metin üretme yeteneğinin ötesine geçerek, karmaşık sayısal ve yapısal verilerle etkileşime girebileceğini göstermektedir. Bu, veri bilimcilerinin ve analistlerin iş yükünü azaltarak, modelin içgörüleri daha hızlı keşfetmesine ve raporlamasına olanak tanır. Ancak, verinin doğru şekilde hazırlanması (standardizasyon, gruplama, temizleme) ve bağlamın (iş hedefleri, KPI’lar, mevsimsel desenler) sağlanması kritik öneme sahiptir.²⁴ BDM’ler, geleneksel veri analizi araçlarının aksine, doğal dil girdisi ile çalışarak analitik süreçleri daha erişilebilir hale getirir. Ancak, modelin doğrudan veri tabanlarına erişememesi (Triple Whale örneği hariç ²⁴), verinin prompt içine manuel olarak veya RAG gibi sistemler aracılığıyla beslenmesi gerektiğini göstermektedir. Bu, veri analizi için prompt mühendisliğinin, verinin “anlaşılabilir” ve “işlenebilir” bir formata dönüştürülmesini de içermesi gerektiğini göstermektedir. Bu uygulama alanı, BDM’lerin sadece bir “metin motoru” değil, aynı zamanda bir “akıl yürütme ve içgörü motoru” olarak da kullanılabileceğini göstermektedir. Bu, iş zekası, finansal analiz ve pazar araştırması gibi alanlarda yeni otomasyon ve verimlilik fırsatları yaratır.

4.3. Problem Çözme ve Mantıksal Akıl Yürütme

BDM’ler, Chain-of-Thought (CoT) ¹⁵, Tree of Thoughts (ToT) ² ve Graph of Thoughts (GoT) ¹⁸ gibi teknikler aracılığıyla karmaşık problemleri adım adım çözebilir ve mantıksal akıl yürütme yeteneklerini sergileyebilir. Bu teknikler, modelin düşünce süreçlerini dışa vurmasını (örneğin, “adım adım düşün” ¹⁵) veya çoklu akıl yürütme yollarını keşfetmesini isteyerek problem çözme performansını artırır.¹⁵ Örneğin, bir matematik problemini çözerken modelden her adımı açıklamasını istemek, hem doğruluğu artırır hem de modelin nasıl bir sonuca ulaştığını şeffaflaştırır.¹⁵

BDM’lerin problem çözme yetenekleri, sadece bilgi tabanlarından yanıt çekmekle sınırlı değildir; aynı zamanda, karmaşık sorunları parçalara ayırma, mantıksal çıkarımlar yapma ve hatta kendi hatalarından öğrenme kapasitesini içerir. Bu durum, BDM’lerin sadece “bilen” değil, aynı zamanda “düşünen” ve “öğrenen” sistemler olarak evrimleştiğini göstermektedir. CoT gibi teknikler, modelin “düşünme” sürecini dışsallaştırmasını sağlar, bu da çıktının doğruluğunu ve yorumlanabilirliğini artırır.¹² Hatta “Let’s think step by step” gibi basit bir ifadenin bile akıl yürütmeyi ve genel performansı artırdığı gözlemlenmiştir.¹⁸ BDM’lerin problem çözme yeteneği, prompt mühendisliği ile doğrudan orantılıdır. Modelin karmaşık görevleri başarılı bir şekilde tamamlaması için, prompt’un modelin içsel akıl yürütme mekanizmalarını tetikleyecek şekilde tasarlanması gerekir. Bu, prompt’un sadece bir “talimat” değil, aynı zamanda modelin bilişsel sürecini “şekillendiren” bir araç olduğunu göstermektedir. Bu yetenekler, BDM’leri mühendislik, bilimsel araştırma, hukuk ve finans gibi alanlarda karmaşık sorunların çözümünde değerli yardımcılar haline getirir. Özellikle çok adımlı karar verme ve optimizasyon gerektiren senaryolarda, BDM’ler insan uzmanlara önemli destek sağlayabilir.

4.4. Yazılım Geliştirme ve Promptware Mühendisliği

Prompt’lar, kod üretimi, hata ayıklama, belge yazımı ve karmaşık algoritmaların açıklanması gibi yazılım geliştirme görevlerinde BDM’leri yönlendirmek için kullanılır.² Örneğin, geliştiricilerin belirli bir işlevsellik, kod parçacıkları veya hata düzeltmeleri hakkındaki sorguları için güncel kütüphaneleri geri çağırarak kod üretimini otomatikleştirmeye yardımcı olabilir.¹⁴

“Promptware” adı verilen yeni bir yazılım paradigması ortaya çıkmıştır; bu paradigmada doğal dil prompt’ları geleneksel kodun yerini alarak karmaşık görevlerin BDM’lerle doğrudan etkileşim yoluyla yürütülmesini sağlar.⁵ Promptware, geleneksel yazılımdan iki temel açıdan farklıdır: dil ve çalışma ortamı. Geleneksel yazılım, katı sözdizimine ve deterministik davranışa sahip yapılandırılmış programlama dillerine dayanırken, prompt’lar esnek, bağlama bağımlı ve belirsiz doğal dilde yazılır.⁵ Ayrıca, geleneksel yazılım deterministik çalışma ortamlarına dayanırken, promptware olasılıksal, deterministik olmayan BDM’leri çalışma ortamı olarak kullanır.⁵ Bu farklılıklar, insan benzeri davranışlar, belirsiz yetenek sınırları, tanımlanmamış hata yönetimi ve belirsiz yürütme gibi benzersiz zorluklar getirir.⁵

Promptware’in yükselişi, yazılım geliştirme alanında temel bir değişimi işaret etmektedir: geleneksel, deterministik kodlamadan, olasılıksal ve bağlama bağımlı doğal dil tabanlı “programlamaya” geçiş. Bu, yazılım mühendisliği prensiplerinin (tasarım kalıpları, test, hata yönetimi) prompt geliştirmeye uygulanması ihtiyacını doğurur.⁵ Bu durum, “prompt mühendisliği”nin sadece bir beceri değil, başlı başına bir mühendislik disiplini haline geldiğinin en güçlü kanıtıdır. Bu, prompt mühendisliğinin sadece “kodu istemek”ten öte, aynı zamanda BDM’lerin davranışını “programlamak” anlamına geldiğini göstermektedir. Bu yeni programlama biçimi, geleneksel yazılım mühendisliği prensiplerini prompt geliştirmeye uyarlayan “promptware mühendisliği” gibi yeni metodolojilerin ortaya çıkmasına neden olmuştur.⁵ Yazılım geliştirmenin geleceği, BDM’lerin “programlama” arayüzü olarak prompt’ları kullanmasıyla şekillenebilir. Bu, yazılım geliştirme süreçlerini hızlandırabilir ve daha geniş bir kitleye erişilebilir hale getirebilirken, aynı zamanda yeni güvenlik, doğrulama ve sürdürülebilirlik zorlukları da beraberinde getirecektir.

5. Gelişmiş Prompting Yaklaşımları ve İlgili Kavramlar

Prompt mühendisliği alanı, Büyük Dil Modellerinin (BDM’ler) performansını ve güvenilirliğini daha da artırmak için sürekli olarak yeni ve gelişmiş yaklaşımlar geliştirmektedir. Bu yaklaşımlar, modellerin bilgi erişimini, kendi kendini optimize etmesini ve daha geniş bağlamları anlamasını sağlamayı amaçlar.

5.1. Geri Çağırma Destekli Üretim (Retrieval-Augmented Generation – RAG): Bilgi Tabanlarını Entegre Etme

Tanım ve Amaç: Geri Çağırma Destekli Üretim (RAG), bir BDM’nin çıktısını, yanıt oluşturmadan önce eğitim verileri dışındaki yetkili bir bilgi tabanına başvurmasını sağlayarak optimize etme sürecidir.⁹ Bu yaklaşım, BDM’lerin halüsinasyonlarını azaltır, güncel ve alana özgü bilgileri kullanmasını sağlar ve yanıtların kaynaklarını belirtmesine olanak tanır.⁹ RAG, BDM’lerin statik eğitim verilerinden kaynaklanan bilgi kesme tarihi sorununu ve halüsinasyon eğilimini doğrudan ele alan kritik bir çözümdür.⁹

Mekanizma: RAG, kullanıcı girdisini alır ve ilk olarak harici bir veri kaynağından ilgili bilgiyi çeken bir bilgi geri çağırma bileşeni kullanır.⁹ Bu harici veriler, API’ler, veritabanları veya belge depoları gibi çeşitli kaynaklardan gelebilir ve vektör veritabanlarında sayısal temsiller olarak saklanır.⁹ Kullanıcı sorgusu da vektör temsiline dönüştürülür ve vektör veritabanlarındaki ilgili verilerle eşleştirilir.⁹ Ardından, kullanıcı sorgusu ve ilgili geri çağrılan bilgi, prompt mühendisliği teknikleri kullanılarak BDM’ye birlikte verilir.⁹ BDM, bu artırılmış prompt’u ve kendi eğitim verilerini kullanarak daha doğru ve bağlamsal olarak alakalı bir yanıt oluşturur.⁹ Bu süreç, modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan dinamik bilgi güncellemelerine olanak tanır, bu da maliyet ve zamandan tasarruf sağlar.¹¹

Uygulama Alanları: RAG, geniş bir yelpazede uygulama alanı bulmaktadır:

• Müşteri Hizmetleri Sohbet Robotları: DoorDash ve LinkedIn gibi şirketler, RAG tabanlı sohbet robotlarıyla müşteri destek süreçlerini iyileştirmektedir. Bu sistemler, geçmiş vakaları veya bilgi tabanlarını kullanarak doğru ve bağlamsal yanıtlar üretir.³³
• Dahili Politika Sohbet Robotları: Bell gibi telekomünikasyon şirketleri, çalışanların güncel şirket politikalarına erişimini sağlamak için RAG’ı kullanmaktadır.³³
• Finansal Analiz ve Hukuki Belge İncelemesi: RAG, doğru finansal tahminler ve hukuki belge incelemesi için ilgili verileri geri çağırarak bu alanlardaki doğruluğu artırır.¹⁴
• İçerik Optimizasyonu ve İnsan Kaynakları Alımı: Pazarlamacılar için içerik oluşturmayı optimize etmek veya İK profesyonelleri için aday eşleştirmeyi kolaylaştırmak gibi görevlerde kullanılır.¹⁴
• Sağlık Teşhisi Yardımı: Doktorlara doğru tıbbi verileri geri çağırarak teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olabilir.¹⁴

RAG, BDM’lerin “bildiği” ile “bilmesi gereken” arasındaki boşluğu doldurarak, BDM’lerin gerçek dünya uygulamalarında güvenilirliğini ve pratik değerini önemli ölçüde artırır. Bu, BDM’lerin sadece genel bilgiye değil, aynı zamanda kurumsal, özel veya gerçek zamanlı verilere dayalı olarak akıl yürütmesini sağlar. RAG, BDM’lerin “bilgi eksikliği” sorununu, modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan (ki bu maliyetli ve zaman alıcıdır ¹¹) dinamik olarak çözmektedir. Bu durum, BDM’lerin kurumsal kullanım senaryolarında (dahili politika botları, müşteri destek) benimsenmesini hızlandıran önemli bir faktördür. Ayrıca, yanıtlarında kaynakları belirtme yeteneği ¹¹, kullanıcı güvenini ve şeffaflığı artırır. RAG, BDM’lerin “güvenilirlik” ve “doğruluk” sorunlarına yönelik en önemli çözümlerden biridir. Bu, BDM’lerin sadece “üretken” olmakla kalmayıp, aynı zamanda “doğrulanabilir” ve “güvenilir” olmasını sağlayarak, onların daha kritik ve hassas sektörlerde (sağlık, hukuk, finans) yaygınlaşmasının önünü açmaktadır.

5.2. Meta-Prompting ve Otomatik Prompt Optimizasyonu

Prompt mühendisliği alanındaki bir sonraki önemli adım, prompt’ların otomatik olarak oluşturulması ve optimize edilmesidir.

• Meta-Prompting: Bu yaklaşım, yapay zekanın kendisi için daha iyi talimatlar oluşturmasıyla ilgilidir.³⁴ Doğrudan bir yanıt istemek yerine, önce modelden görev için ideal bir prompt oluşturması istenir, ardından bu yeni prompt nihai sonucu elde etmek için kullanılır.³⁴ Bu, modelin son çıktıyı üretmeden önce anlayışını iyileştirebileceği bir geri bildirim döngüsü oluşturur.³⁴ Örneğin, bir kullanıcının basit bir kod isteği, model tarafından daha detaylı ve hata yönetimi, veri doğrulama gibi unsurları içeren bir prompt’a dönüştürülebilir.³⁴ Meta-prompting, modelin kullanıcı etkileşimlerinden öğrenmesini ve prompt’larını kullanıcıların faydalı bulduğu yanıtlara göre rafine etmesini sağlar.³⁴
• Otomatik Prompt Optimizasyonu (APE): Prompt’ları otomatik olarak oluşturmak, iyileştirmek ve optimize etmek için yapay zeka algoritmalarını kullanır.⁷ Bu, manuel prompt mühendisliğinin zaman alıcı ve öznel doğasına bir alternatif sunar.⁷ APE, makine öğrenimi tekniklerini, özellikle takviyeli öğrenmeyi kullanarak optimal prompt yapılarını ve ifadelerini öğrenir.³¹ OPRO (Optimization by PROmpting) gibi yöntemler, BDM’leri prompt optimize ediciler olarak kullanarak, problem tanımına ve daha önce keşfedilen çözümlere dayanarak sürekli yeni çözümler üretir ve çıktılarını rafine eder.³⁷ Bu sistemler, insan mühendislerinin gözden kaçırabileceği yeni prompt yapılarını keşfedebilir ve tutarlı, tekrarlanabilir sonuçlar sağlayabilir.³¹

Meta-prompting ve otomatik optimizasyon, prompt mühendisliği alanının kendi kendini geliştiren bir disiplin haline geldiğini göstermektedir. Bu, BDM’lerin sadece görevleri yerine getirmekle kalmayıp, aynı zamanda kendi “programlama” arayüzlerini (prompt’ları) optimize etme yeteneğine sahip oldukları anlamına gelmektedir. Bu durum, yapay zeka sistemlerinin daha otonom ve verimli hale gelmesinin bir sonraki aşamasıdır. Manuel prompt mühendisliği zaman alıcı ve öznel olabilir.⁷ APE, bu süreci hızlandırarak ve tutarlılığı artırarak bu zorlukları aşar.³¹ OPRO gibi yöntemler, BDM’leri prompt optimize ediciler olarak kullanır.³⁷ Bu teknikler, prompt mühendisliğinin “insan merkezli” bir sanattan, “yapay zeka destekli” bir bilime doğru evrildiğini göstermektedir. BDM’ler, kendi performanslarını iyileştirmek için kendi içsel yeteneklerini kullanabilirler. Bu, yapay zeka sistemlerinin “özerk” ve “kendi kendini optimize eden” sistemler haline gelmesinin yolunu açmaktadır. Bu trend, gelecekteki yapay zeka uygulamalarının geliştirilme biçimini temelden değiştirebilir. İnsanların her prompt’u manuel olarak ayarlamasına gerek kalmayabilir; bunun yerine, yapay zeka sistemleri kendi başlarına en iyi prompt’ları bulup uygulayabilirler. Bu, yapay zeka geliştirme süreçlerinde verimliliği ve ölçeklenebilirliği önemli ölçüde artıracaktır.

5.3. Bağlam Mühendisliği (Context Engineering): Prompting’in Ötesi

BDM’lerin yetenekleri arttıkça, prompt mühendisliği kavramı, daha geniş bir disiplin olan “bağlam mühendisliği”ne doğru evrilmektedir.

Tanım: Bağlam mühendisliği, bir BDM’ye bir görevi tamamlaması için ihtiyaç duyduğu her şeyi sağlayan dinamik sistemler oluşturma disiplinidir.³⁸ Bu yaklaşım, BDM’nin “prompt”unun sadece tek bir metin dizesi değil, modelin çıktı üretmeden önce gördüğü tüm girdi bağlam penceresi olduğunu kabul eder.³⁸

Kapsam: Bu bağlam, modelin rolünü ve kurallarını belirleyen bir sistem mesajı, kullanıcının sorgusu veya komutu, konuşma geçmişinin özeti veya durumu, yapay zekanın öğrendiği uzun süreli bellek veya depolanmış gerçekler, harici kaynaklardan alınan belgeler veya veriler ve hatta yapay zekanın çağırabileceği araçların çıktılarını içerebilir.³⁸ Temelde, bağlam mühendisliği “modelin bir yanıt üretmeden önce gördüğü her şeyi” kritik bir girdi olarak kabul eder.³⁸

Prompt Mühendisliği ile İlişki: Prompt mühendisliği genellikle tek seferlik bir çaba olarak etkili bir prompt dizesi oluşturmaya odaklanırken, bağlam mühendisliği “modelin ne bildiği ve neden önemsemesi gerektiği” ile ilgilenir.³⁸ Bağlam mühendisliği, prompt mühendisliğinin doğal evrimidir ve yapay zeka sistemlerinin tasarımına daha mimari bir yaklaşım getirir. Prompt mühendisliği bağlam penceresi içinde çalışırken, bağlam mühendisliği bu pencerenin neyle doldurulacağını belirler, bu da onu prompt mühendisliğinin bir üst kümesi yapar.³⁸ Prompt mühendisliği genellikle deneme yanılma yoluyla ilerlerken, bağlam mühendisliği sistematik, tekrarlanabilir çerçevelere odaklanarak çeşitli girdiler ve senaryolarda tutarlı performans sağlamayı hedefler.³⁸ Bu, özellikle çeşitli kullanıcı sorgularını ve uç durumları sürekli manuel ayarlama olmadan ele alması gereken uygulamalar için kritik öneme sahiptir.³⁸

Bağlam mühendisliği, BDM’lerin sadece “anlık” talimatlara yanıt vermekten öte, “sürekli” ve “tutarlı” bir şekilde davranmasını sağlamak için tüm etkileşim ortamının sistematik olarak yönetilmesi gerektiğini vurgular. Bu, BDM tabanlı uygulamaların karmaşıklığı ve üretim olgunluğu arttıkça kaçınılmaz bir adımdır. Bağlam mühendisliği, BDM’lerin sadece belirli bir prompt’a değil, aynı zamanda geçmiş etkileşimlere, harici bilgilere ve sistem kurallarına dayalı olarak akıl yürütmesini ve yanıt vermesini sağlar. Bu, BDM’lerin daha “akıllı” ve “bağlamsal olarak farkında” sistemler olarak işlev görmesini sağlar. Bu paradigma kayması, BDM’lerin “uygulama geliştirme” için nasıl kullanıldığına dair temel bir anlayış değişikliğini temsil etmektedir. Bu kavram, BDM’lerin “akıllı ajanlar” ve “otonom sistemler” olarak geliştirilmesinde kritik bir rol oynayacaktır. İnsanların her adımı mikro yönetmek yerine, yüksek seviyeli talimatlar vererek ajanın çok adımlı davranışını yönlendirmesini sağlar.¹⁷ Bu, yapay zeka sistemlerinin daha karmaşık ve dinamik görevleri insan müdahalesi olmadan yerine getirmesine olanak tanır.

Tablo 3: RAG ve İnce Ayarın Karşılaştırması

BDM’leri belirli görevler için optimize etmede iki yaygın ve güçlü teknik olan Geri Çağırma Destekli Üretim (RAG) ve İnce Ayar (Fine-tuning) arasındaki farkları anlamak önemlidir. Aşağıdaki tablo, her iki yaklaşımın temel özelliklerini, avantajlarını ve dezavantajlarını karşılaştırmalı olarak sunmaktadır.

6. Prompting’in Zorlukları ve Güvenlik Hususları

Büyük Dil Modelleri (BDM’ler) ve prompt mühendisliği, önemli avantajlar sunsa da, beraberinde bazı zorlukları ve güvenlik hususlarını da getirmektedir. Bu sorunların ele alınması, BDM’lerin güvenilir ve sorumlu bir şekilde yaygın olarak benimsenmesi için kritik öneme sahiptir.

6.1. Halüsinasyonları Azaltma ve Yanlılığı Giderme

• Halüsinasyonlar: BDM’lerin yanlış, uydurma veya bağlam dışı bilgiler üretme eğilimidir.¹⁰ Bu durum, modelin eğitim verilerinin statik olmasından ve güncel olmayan veya eksik bilgilerden kaynaklanabilir.⁹ Geri Çağırma Destekli Üretim (RAG) ⁹ ve Chain-of-Thought (CoT) ¹² gibi teknikler, harici bilgi kaynaklarına başvurarak veya adım adım akıl yürütmeyi teşvik ederek halüsinasyonları önemli ölçüde azaltabilir.¹² Örneğin, RAG, gerçek zamanlı bilgi geri çağırarak halüsinasyonları %42-68 oranında azaltabilirken, tıbbi yapay zeka uygulamalarında %89’a varan doğruluk oranlarına ulaşılmıştır.¹²
• Yanlılık (Bias): BDM’lerin eğitim verilerinden veya prompt tasarımından kaynaklanan belirli önyargılara sahip olmasıdır.⁴¹ Bu önyargılar, toplumsal stereotipleri pekiştirebilir veya belirli gruplara karşı ayrımcılığa yol açabilir.⁴² Prompt debiasing (önyargı giderme), yanıtlarındaki doğal önyargıları azaltmak, adil ve dengeli çıktılar sağlamak için BDM’lere sağlanan girdilerin ayarlanması uygulamasıdır.⁴¹ Teknikler arasında örneklerin dengeli dağılımı (örneğin, duygu analizi için eşit sayıda pozitif ve negatif örnek sağlamak), sıralamanın rastgeleleştirilmesi ve modelin önyargılı akıl yürütmeden kaçınması için açık talimatlar yer alır.⁴¹

Halüsinasyonlar ve yanlılık, BDM’lerin yaygın olarak benimsenmesinin önündeki en büyük engellerden ikisidir. Prompt mühendisliği, bu sorunları modelin iç mimarisine dokunmadan, girdi seviyesinde ele alarak pratik çözümler sunar. Bu durum, BDM’lerin etik ve güvenilir yapay zeka sistemleri olarak geliştirilmesi için kritik bir adımdır. Bu sorunlar, BDM’lerin “gerçek dünya” güvenilirliği ve etik kullanımı için önemli engellerdir. Prompt mühendisliği, bu sorunları modelin “davranışını” etkileyerek çözmeye çalışır. Bu, prompt mühendisliğinin sadece performansı optimize etmekle kalmayıp, aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin “sorumlu” bir şekilde kullanılmasını sağlamada da merkezi bir rol oynadığını göstermektedir. BDM’lerin yaygınlaşmasıyla birlikte, bu tür sorunların çözümü, yasal düzenlemeler, toplumsal kabul ve etik standartlar açısından giderek daha önemli hale gelmektedir. Prompt mühendisliği, bu zorluklara karşı ilk savunma hattı olarak işlev görür ve BDM’lerin daha geniş bir alanda güvenle kullanılmasını sağlar.

6.2. Prompt Hassasiyeti ve Güvenlik Açıkları (Prompt Enjeksiyonu, Veri Sızıntısı)

• Prompt Hassasiyeti: BDM’ler, prompt formülasyonundaki küçük varyasyonlara karşı son derece hassastır ve bu, doğru yanıtlar üretme yeteneklerini önemli ölçüde etkileyebilir.²⁹ Bu değişkenlik, doğru değerlendirme ve kullanıcı memnuniyeti için zorluklar yaratır.³⁰ Büyük modellerin daha fazla sağlamlık sergilediği, ancak few-shot örneklerin bu hassasiyet sorununu hafifletebileceği gözlemlenmiştir.³⁰
• Güvenlik Açıkları:

• Prompt Enjeksiyonu: Saldırganların modeli istenmeyen davranışları yürütmeye manipüle etmek, kısıtlamaları atlamak veya hassas bilgileri sızdırmak için prompt’lar oluşturmasıdır.⁴³
• Veri Sızıntısı Riskleri: Kötü tasarlanmış prompt’lar, BDM’lerin tescilli verileri, dahili mantığı veya hassas eğitim bilgilerini istemeden açığa çıkarmasına yol açabilir.⁴³
• Kısıtlamaları Atlama (Jailbreaking): Modelleri etik kısıtlamaları göz ardı etmeye ikna eden tekniklerdir, zararlı veya yasa dışı içerik üretimine olanak tanır.⁴³ Bu güvenlik açıkları, prompt’ların BDM’lerin davranışını doğrudan şekillendiren birincil “programlama” arayüzü olmasından kaynaklanır.⁵ Doğal dilin belirsizliği, bu tür saldırılara karşı savunmayı zorlaştırmaktadır.
• Güvenli Prompt Mühendisliği Teknikleri: Bu tehditlere karşı etkili savunmalar sağlamak için çeşitli teknikler geliştirilmiştir:

• Prompt Kalkanlama (Prompt Shielding): BDM’nin düşmanca manipülasyonlara maruz kalmasını sınırlayan dirençli girdi yapıları tasarlamayı içerir. Bu, katı talimat biçimlendirmesi, bağlam sınırlaması ve rol tabanlı çerçeveleme (örneğin, “Sen katı etik kurallara uyan güvenli bir yapay zeka asistanısın”) ile sağlanır.⁴³
• Otomatik Kırmızı Takım Tatbikatları (Automated Red-Teaming): Yapay zeka güvenlik ekiplerinin, düşmanca saldırıları simüle etmek ve model yanıtlarındaki zayıflıkları belirlemek için otomatikleştirilmiş testler dağıtmasıdır.⁴³
• Prompt Parmak İzi (Prompt Fingerprinting): Prompt’lara benzersiz, izlenebilir desenler yerleştirerek kullanım eğilimlerini izlemeyi ve istismarları analiz etmeyi içerir. Bu, saldırı girişimlerini tespit etmeye ve tekrarlayan istismarları önlemeye yardımcı olabilir.⁴³

Prompt hassasiyeti ve güvenlik açıkları, prompt mühendisliğinin sadece performans optimizasyonu değil, aynı zamanda “güvenlik mühendisliği”nin bir parçası olduğunu göstermektedir. BDM’ler, geleneksel yazılım sistemlerinden farklı güvenlik vektörlerine sahiptir ve bu, prompt’ların “programlama” arayüzü olarak kullanılmasıyla daha da karmaşık hale gelmektedir. Bu durum, promptware geliştirme sürecine yazılım mühendisliği prensiplerinin ⁵ entegrasyonunun önemini vurgular. Prompt mühendisliği, sadece çıktıyı optimize etmekle kalmayıp, aynı zamanda modelin kötü niyetli manipülasyonlara karşı korunmasını da içermelidir. Bu, prompt’ların “güvenlik duvarı” veya “giriş kontrol noktası” olarak işlev görmesi gerektiği anlamına gelmektedir. “Prompt shielding” gibi teknikler, prompt’ları saldırılara karşı daha dirençli hale getirmeyi amaçlar.⁴³ BDM’lerin yaygınlaşmasıyla birlikte, prompt güvenliği, siber güvenlik alanında yeni ve kritik bir uzmanlık alanı haline gelmektedir. Şirketler ve geliştiriciler, BDM tabanlı uygulamaları dağıtırken bu güvenlik risklerini proaktif olarak ele almak ve sürekli olarak izlemek zorundadırlar. Bu, prompt mühendisliğinin sadece bir “geliştirme” becerisi değil, aynı zamanda bir “risk yönetimi” becerisi olduğunu göstermektedir.

Tablo 4: Prompt Güvenlik Açıkları ve Azaltma Stratejileri

Aşağıdaki tablo, prompt mühendisliğiyle ilişkili başlıca güvenlik açıklarını ve bu riskleri azaltmak için uygulanabilecek stratejileri detaylandırmaktadır. Bu, BDM tabanlı sistemlerin güvenliğine yönelik farkındalığı artırmayı amaçlamaktadır.

7. Prompt Mühendisliğinin Geleceği ve Kariyer Fırsatları

Prompt mühendisliği, yapay zeka alanının hızla gelişen bir kolu olarak, gelecekteki yapay zeka sistemleriyle etkileşim biçimimizi temelden değiştirecek bir potansiyele sahiptir. Bu evrim, yeni teknolojilerin ortaya çıkmasına ve önemli kariyer fırsatlarının doğmasına yol açmaktadır.

7.1. Gelecek Yönelimleri

Prompt mühendisliğinin geleceği, Büyük Dil Modellerinin (BDM’ler) kendi kendine yeten, adapte olabilen ve daha karmaşık görevleri otonom olarak yönetebilen sistemlere dönüşmesiyle yakından ilişkilidir. Bu durum, insan-yapay zeka etkileşiminin doğasını temelden değiştirecek, insan rolünü “mikro yöneticiden” “yüksek seviyeli stratejiste” dönüştürecektir.¹⁷

• Otomatik Prompt Optimizasyonu: Yapay zeka algoritmaları, prompt’ları otomatik olarak oluşturacak, iyileştirecek ve optimize edecek.⁷ Bu, manuel prompt mühendisliğinin zaman alıcı ve öznel doğasını ortadan kaldırarak verimliliği ve tutarlılığı artıracaktır.²⁶
• Meta-Prompting ve Ajanik Yapay Zeka: BDM’ler, kendi prompt’larını oluşturma ve rafine etme yeteneği kazanacak, bu da daha özerk ve akıllı ajan sistemlerine yol açacak.¹⁷ “Yapay zeka ajanları”, kullanıcının yüksek seviyeli hedeflerine ulaşmak için birden fazla prompt’u ve eylemi bir araya getiren sistemlerdir.¹⁷ Bu, insanların her adımı mikro yönetmek yerine, ajanın çok adımlı davranışını yönlendirmesini sağlayacaktır.¹⁷
• Bağlam Mühendisliği: Prompt mühendisliğinin ötesine geçerek, modelin çıktı üretmeden önce gördüğü tüm bilgi ortamının (sistem mesajları, konuşma geçmişi, harici veriler, araç çıktıları) dinamik olarak yönetilmesine odaklanacak.³⁸ Bu yaklaşım, BDM’lerin sadece anlık talimatlara yanıt vermekten öte, sürekli ve tutarlı bir şekilde davranmasını sağlamak için tüm etkileşim ortamının sistematik olarak yönetilmesi gerektiğini vurgular.³⁸
• Promptware Mühendisliği: Prompt’ların geleneksel kodun yerini alarak yeni bir yazılım geliştirme paradigması haline gelmesi beklenmektedir.⁵ Bu, yazılım mühendisliği prensiplerinin prompt geliştirmeye uygulanması ihtiyacını doğuracaktır.⁵

Bu gelişmeler, BDM’lerin daha “akıllı” ve “otonom” hale gelmesiyle doğrudan bağlantılıdır. Bu durum, prompt mühendisliğinin sadece bir tekniği öğrenmekten ziyade, yapay zeka sistemlerinin mimarisi ve davranışsal tasarımıyla ilgili daha geniş bir disipline dönüşmekte olduğunu göstermektedir. Bu, insanların yapay zeka ile etkileşim kurma biçiminin, her bir sorguyu manuel olarak optimize etmekten, yapay zekanın kendi kendini optimize etmesine ve daha karmaşık görevleri otonom olarak yönetmesine izin vermeye doğru kaydığını göstermektedir. Bu trend, yapay zeka sistemlerinin daha da karmaşık ve entegre hale gelmesiyle, prompt mühendislerinin rolünün giderek daha stratejik ve sistem düzeyinde olacağını göstermektedir. Bu, yapay zeka ekosisteminde yeni iş rolleri ve uzmanlık alanları yaratacaktır.

7.2. Kariyer Fırsatları

Prompt mühendisliği, yapay zeka sistemleriyle anlamlı bir şekilde etkileşim kurmak için bir “geçit” haline gelmektedir.⁶ Yapay zeka sistemleri daha güçlü ve iş ve yaşamın her alanına entegre hale geldikçe, prompt mühendisleri bu araçları yönlendiren, yöneten ve optimize eden kritik insan operatörler haline gelecektir.⁶

Bu alanda ortaya çıkan yeni kariyer rolleri şunları içermektedir:

• Yapay Zeka Prompt Mühendisi: BDM’lerden en iyi çıktıyı almak için prompt’ları tasarlayan ve optimize eden uzman.⁶
• Konuşma Tasarımcısı: Sohbet robotları ve diğer konuşma tabanlı yapay zeka sistemleri için etkileşim akışlarını ve prompt yapılarını geliştiren profesyonel.⁶
• Yapay Zeka İçerik Uzmanı: Pazarlama, eğitim veya diğer alanlar için yapay zeka destekli içerik oluşturma süreçlerini yöneten ve prompt’ları bu amaçla kullanan kişi.⁶
• Prompt Otomasyon Danışmanı: İş süreçlerinde yapay zeka otomasyonunu sağlamak için prompt tabanlı çözümler geliştiren ve uygulayan danışman.⁶
• BDM Operasyon Analisti: BDM tabanlı uygulamaların performansını, verimliliğini ve güvenliğini izleyen ve optimize eden analist.⁶

Bu alandaki talep hızla artmaktadır ve OpenAI’ye göre, en iyi prompt mühendisleri altı haneli maaşlar kazanmaktadır.⁶ Bu büyüme sadece büyük teknoloji firmalarıyla sınırlı değildir. Prompt mühendisliği, modelden bağımsız bir beceridir ve kodlama, veri bilimi veya ileri matematik bilgisi gerektirmez.⁶ Bu durum, prompt mühendisliğini yapay zeka dünyasına en erişilebilir yollardan biri haline getirmektedir.⁶ Bu durum, yapay zeka devriminin sadece bilgisayar bilimcileri ve mühendisleri için değil, aynı zamanda dilbilimciler, yazarlar, pazarlamacılar, eğitimciler ve hatta kariyer değiştirenler için de fırsatlar yarattığını göstermektedir. Prompt mühendisliği, “insan-yapay zeka arayüzü”nde uzmanlaşmayı gerektiren yeni bir meslek sınıfı yaratmaktadır. Prompt mühendisliğinin yükselişi, işgücü piyasasında yapay zeka okuryazarlığının ve belirli yapay zeka araçlarıyla etkileşim kurma becerisinin giderek daha önemli hale geldiğini göstermektedir. Bu, gelecekteki iş rollerinin, insan ve yapay zeka arasındaki işbirliğini optimize etmeye odaklanacağını ima etmektedir.

8. Sonuç

Prompting ve prompt mühendisliği, Büyük Dil Modelleriyle (BDM’ler) etkileşim kurmanın ve onların muazzam potansiyelini tam olarak kullanmanın temelini oluşturmaktadır. Bu disiplin, BDM’lere verilen basit girdilerden, modelin davranışını doğrudan şekillendiren karmaşık komut setlerine kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Prompt mühendisliği, BDM’lerin doğasındaki sınırlamaları (gerçek anlama eksikliği, statik bilgi) aşarak, çıktının doğruluğunu, alaka düzeyini ve güvenilirliğini artırmada kritik bir rol oynamaktadır.

Prompting teknikleri, sıfır-shot ve few-shot öğrenmenin başlangıcından, Chain-of-Thought (CoT) ile akıl yürütme devrimine, ReAct ve Reflexion ile eylem ve araç kullanımına, ve Tree of Thoughts (ToT) ile Graph of Thoughts (GoT) gibi yapılandırılmış düşünce keşiflerine kadar hızla evrilmiştir. Bu evrim, BDM’lerin pasif bilgi üreticilerinden, karmaşık problemleri çözebilen, dış dünyayla etkileşime girebilen ve kendi hatalarından öğrenebilen aktif “ajanlara” dönüştüğünü göstermektedir.

Etkili prompt tasarımı, açıklık, özgüllük, bağlam sağlama, yapılandırma ve olumlu yönergeler gibi temel ilkelere dayanır. İteratif iyileştirme, prompt hassasiyeti gerçeğini kabul ederek, modelin yanıtlarına göre sürekli ayarlama ve optimizasyonun önemini vurgular. Geri Çağırma Destekli Üretim (RAG), BDM’lerin halüsinasyonlarını azaltmak ve güncel, alana özgü bilgileri entegre etmek için hayati bir çözüm sunarken, meta-prompting ve otomatik prompt optimizasyonu, prompt mühendisliği alanının kendi kendini geliştiren bir disiplin haline geldiğini işaret etmektedir. Bağlam mühendisliği ise, prompt mühendisliğinin ötesine geçerek, modelin çıktı üretmeden önce gördüğü tüm bilgi ortamının sistematik yönetimini kapsayan daha mimari bir yaklaşım sunmaktadır.

Halüsinasyonlar, yanlılık ve prompt enjeksiyonu gibi güvenlik açıkları gibi zorluklar devam etse de, prompt mühendisliği bu sorunlara yönelik pratik çözümler sunmaktadır. Güvenli prompt mühendisliği teknikleri, BDM tabanlı sistemlerin güvenilirliğini ve etik kullanımını sağlamada merkezi bir rol oynamaktadır.

Prompt mühendisliği, sadece teknik bir beceri olmaktan çıkıp, yapay zeka çağının temel bir yetkinliği ve önemli bir kariyer alanı haline gelmektedir. Kodlama bilgisi gerektirmemesi, bu alana girişi geniş bir kitle için erişilebilir kılmakta ve yapay zeka ile insan etkileşiminin geleceğini şekillendiren yeni meslek rolleri yaratmaktadır. BDM’ler iş ve yaşamın her alanına daha fazla entegre oldukça, prompt mühendisleri bu güçlü araçları yönlendiren, yöneten ve optimize eden kritik insan operatörler olarak konumlanacaktır.

9. Referanslar

• ³ https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering
• ¹ https://haystack.deepset.ai/blog/beginners-guide-to-llm-prompting
• ⁴ https://www.promptingguide.ai/introduction
• ⁸ https://open.ocolearnok.org/aibusinessapplications/chapter/prompt-engineering-for-large-language-models/
• ¹⁶ https://bluetickconsultants.medium.com/the-evolution-of-prompt-engineering-a85c20050db6
• ¹³ https://arxiv.org/html/2402.14837v1
• ¹⁷ https://medium.com/@yujiisobe/the-evolving-art-and-science-of-prompt-engineering-a-chronological-journey-948c0a5a96f9
• ¹⁵ https://medium.com/@Matthew_Frank/the-evolution-of-prompt-engineering-7bda6c07f612
• ⁹ https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/
• ¹¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation
• ³³ https://www.evidentlyai.com/blog/rag-examples
• ¹⁴ https://www.moontechnolabs.com/blog/rag-use-cases/
• ¹⁰ https://arxiv.org/pdf/2312.10997
• ³² https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/
• ⁴⁵ https://www.youtube.com/watch?v=00Q0G84kq3M
• ¹⁹ https://www.tavus.io/post/llm-prompt
• ²⁰ https://www.visiblethread.com/blog/creating-effective-prompts-best-practices-prompt-engineering-and-how-to-get-the-most-out-of-your-llm/
• ²⁴ https://www.triplewhale.com/blog/ecommerce-prompts
• ² https://datarootlabs.com/blog/prompting-techniques
• ¹⁸ https://medium.com/data-science-collective/master-advanced-prompting-techniques-to-optimize-llm-application-performance-a192c60472c5
• ²¹ https://blog.lamatic.ai/guides/llm-prompting/
• ⁵ https://arxiv.org/html/2503.02400v1
• ³⁸ https://thenewstack.io/context-engineering-going-beyond-prompt-engineering-and-rag/
• ²² https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api
• ²⁰ https://www.visiblethread.com/blog/creating-effective-prompts-best-practices-prompt-engineering-and-how-to-get-the-most-out-of-your-llm/
• ⁸ https://open.ocolearnok.org/aibusinessapplications/chapter/prompt-engineering-for-large-language-models/
• ²⁵ https://www.prompthub.us/blog/prompt-engineering-principles-for-2024
• ²⁶ https://arize.com/blog/prompt-optimization-few-shot-prompting/
• ²³ https://orq.ai/blog/prompt-optimization
• ²⁷ https://medium.com/@luvverma2011/optimizing-llms-best-practices-prompt-engineering-rag-and-fine-tuning-8def58af8dcc
• ²⁸ https://medium.com/@mjprub/optimizing-llms-for-accuracy-a-comprehensive-guide-6b3e7f5f5ae7
• ²⁹ https://arxiv.org/html/2502.06065v1
• ³⁰ https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.108/
• ⁴¹ https://learnprompting.org/docs/reliability/debiasing
• ⁴² https://aclanthology.org/2024.ltedi-1.6.pdf
• ¹² https://www.voiceflow.com/blog/prevent-llm-hallucinations
• ⁴⁰ https://huggingface.co/blog/Imama/pr
• ⁴³ https://medium.com/@dave-patten/llm-security-safe-prompt-engineering-c48268f43a22
• ⁴⁴ https://www.tigera.io/learn/guides/llm-security/prompt-injection/
• ⁶ https://dsdt.edu/how-prompt-engineering-is-powering-the-future-of-ai/
• ³⁹ https://www.philschmid.de/context-engineering
• ³¹ https://former-students.imperial.edu/099-Volume/article?trackid=KCZ05-1422&title=automated-prompt-engineering.pdf
• ⁷ https://datascientest.com/en/all-about-automated-prompt-engineering
• ³⁶ https://www.mdpi.com/2227-7390/12/6/929
• ³⁷ https://www.prompthub.us/blog/using-llms-to-optimize-your-prompts
• ³⁴ https://portkey.ai/blog/what-is-meta-prompting
• ³⁵ https://www.godofprompt.ai/blog/guide-for-meta-prompting

Alıntılanan çalışmalar

1. The Beginner’s Guide to LLM Prompting | Haystack, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://haystack.deepset.ai/blog/beginners-guide-to-llm-prompting
2. Mastering LLM Prompting Techniques – DataRoot Labs, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://datarootlabs.com/blog/prompting-techniques
3. Prompt Engineering for AI Guide | Google Cloud, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering
4. Introduction | Prompt Engineering Guide, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.promptingguide.ai/introduction
5. Promptware Engineering: Software Engineering for LLM Prompt Development – arXiv, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://arxiv.org/html/2503.02400v1
6. How Prompt Engineering Is Powering the Future of AI – DSDT, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://dsdt.edu/how-prompt-engineering-is-powering-the-future-of-ai/
7. Automated Prompt Engineering: How does it work? – DataScientest, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://datascientest.com/en/all-about-automated-prompt-engineering
8. Prompt Engineering for Large Language Models – Business Applications of Artificial Intelligence and Machine Learning – OPEN OCO, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://open.ocolearnok.org/aibusinessapplications/chapter/prompt-engineering-for-large-language-models/
9. What is RAG? – Retrieval-Augmented Generation AI Explained – AWS, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/
10. Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey – arXiv, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://arxiv.org/pdf/2312.10997
11. Retrieval-augmented generation – Wikipedia, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation
12. How to Prevent LLM Hallucinations: 5 Proven Strategies – Voiceflow, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.voiceflow.com/blog/prevent-llm-hallucinations
13. An Empirical Categorization of Prompting Techniques for Large Language Models: A Practitioner’s Guide – arXiv, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://arxiv.org/html/2402.14837v1
14. RAG Use Cases: Unlocking the Power of Retrieval-Augmented Generation, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.moontechnolabs.com/blog/rag-use-cases/
15. The Evolution of Prompt Engineering | by Mattafrank | Medium, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://medium.com/@Matthew_Frank/the-evolution-of-prompt-engineering-7bda6c07f612
16. The Evolution of Prompt Engineering | by Bluetick Consultants Inc …, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://bluetickconsultants.medium.com/the-evolution-of-prompt-engineering-a85c20050db6
17. The Evolving Art and Science of Prompt Engineering: A … – Medium, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://medium.com/@yujiisobe/the-evolving-art-and-science-of-prompt-engineering-a-chronological-journey-948c0a5a96f9
18. Advanced Prompting Techniques for LLM Applications | Data …, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://medium.com/data-science-collective/master-advanced-prompting-techniques-to-optimize-llm-application-performance-a192c60472c5
19. The Complete Conversation LLM Prompt Creation Guide | 2025, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.tavus.io/post/llm-prompt
20. Creating Effective Prompts: Best Practices, Prompt Engineering, and How to Get the Most Out of Your LLM – VisibleThread, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.visiblethread.com/blog/creating-effective-prompts-best-practices-prompt-engineering-and-how-to-get-the-most-out-of-your-llm/
21. Ultimate Guide to LLM Prompting for Superior AI Performance, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://blog.lamatic.ai/guides/llm-prompting/
22. Best practices for prompt engineering with the OpenAI API, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api
23. Prompt Optimization: A Comprehensive Guide (2025) | Generative AI Collaboration Platform, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://orq.ai/blog/prompt-optimization
24. The Best LLM Prompts for Ecommerce Data Analysis (and How to …, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.triplewhale.com/blog/ecommerce-prompts
25. Prompt Engineering Principles for 2024 – PromptHub, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.prompthub.us/blog/prompt-engineering-principles-for-2024
26. Prompt Optimization Using Few-Shot Prompting: Proven Tactics – Arize AI, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://arize.com/blog/prompt-optimization-few-shot-prompting/
27. Optimizing LLMs: Best Practices (Prompt Engineering, RAG and Fine-tuning) | by Luv Verma, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://medium.com/@luvverma2011/optimizing-llms-best-practices-prompt-engineering-rag-and-fine-tuning-8def58af8dcc
28. Optimizing LLMs for Accuracy: A Comprehensive User Guide | by Brij Bhushan Singh, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://medium.com/@mjprub/optimizing-llms-for-accuracy-a-comprehensive-guide-6b3e7f5f5ae7
29. Benchmarking Prompt Sensitivity in Large Language Models – arXiv, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://arxiv.org/html/2502.06065v1
30. ProSA: Assessing and Understanding the Prompt Sensitivity of LLMs – ACL Anthology, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.108/
31. Automated Prompt Engineering | former-students.imperial.edu, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://former-students.imperial.edu/099-Volume/article?trackid=KCZ05-1422&title=automated-prompt-engineering.pdf
32. What Is Retrieval-Augmented Generation aka RAG – NVIDIA Blog, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/
33. 10 RAG examples and use cases from real companies – Evidently AI, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.evidentlyai.com/blog/rag-examples
34. Meta prompting: Enhancing LLM Performance – Portkey, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://portkey.ai/blog/what-is-meta-prompting
35. A Complete Guide For Meta Prompting (How It Works), erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.godofprompt.ai/blog/guide-for-meta-prompting
36. Prompt Optimization in Large Language Models – MDPI, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.mdpi.com/2227-7390/12/6/929
37. Using LLMs to Optimize Your Prompts – PromptHub, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.prompthub.us/blog/using-llms-to-optimize-your-prompts
38. Context Engineering: Going Beyond Prompt Engineering and RAG …, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://thenewstack.io/context-engineering-going-beyond-prompt-engineering-and-rag/
39. The New Skill in AI is Not Prompting, It’s Context Engineering – Philschmid, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.philschmid.de/context-engineering
40. Beyond Traditional Fine-tuning: Exploring Advanced Techniques to Mitigate LLM Hallucinations – Hugging Face, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://huggingface.co/blog/Imama/pr
41. Prompt Debiasing: Ensuring Fair and Balanced LLM Outputs, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://learnprompting.org/docs/reliability/debiasing
42. Prompting Fairness: Learning Prompts for Debiasing Large Language Models – ACL Anthology, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://aclanthology.org/2024.ltedi-1.6.pdf
43. LLM Security & Safe Prompt Engineering | by Dave Patten – Medium, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://medium.com/@dave-patten/llm-security-safe-prompt-engineering-c48268f43a22
44. Prompt Injection: Impact, How It Works & 4 Defense Measures – Tigera, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.tigera.io/learn/guides/llm-security/prompt-injection/

RAG vs. Fine Tuning – YouTube, erişim tarihi Temmuz 9, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=00Q0G84kq3M