LLM ve Prompt
Temelleri
Bir modele yalnızca ne yapacağını söylemek yetmez. İyi sonuç; hedefin, bağlamın, sınırların ve başarı ölçütünün birlikte tasarlanmasıyla başlar.
01LLM’nin ne yaptığını ve ne yapmadığını açıklayabileceksiniz.
02Altı parçalı bir prompt tasarlayabileceksiniz.
03Temel pattern’leri doğru görevlerde kullanabileceksiniz.
04Kurumsal riskleri daha prompt aşamasında fark edebileceksiniz.
Temel kavram
LLM aslında ne yapıyor?
Büyük dil modeli, aldığı bağlama göre sıradaki en uygun token’ları tahmin ederek çıktı üretir. Bu yüzden ürettiği cevap akıcı olabilir; fakat akıcı olması tek başına doğru olduğu anlamına gelmez.
Modeli sınırsız bir bilgi veritabanı gibi değil, verilen malzemeyle olası bir çıktı inşa eden güçlü bir dil ve örüntü motoru gibi düşünün. Talebinizde bulunmayan bağlamı tahmin etmeye çalışabilir; belirsizliği yönetmediğinizde sonuç da belirsizleşir.
Talimat, soru, veri ve bağlam
Metnin işlenebilir parçalara ayrılması
Bağlama uygun devamların hesaplanması
Token’ların ardışık üretilmesi
Anlama benzeri davranış, gerçek doğruluk garantisi değildir. Kaynak, kriter ve doğrulama mekanizması hâlâ gereklidir.
Görev alanını netleştirmek ve sonucu kontrol etmek sistem tasarımının parçasıdır.
Tasarım modeli
Bir prompt’un altı parçası
Her görev bu altı parçanın tamamını gerektirmez. Ama çıktı beklentiniz yükseldikçe, eksik parçaların etkisi büyür.
Hedef
Sonunda hangi iş sonucu ortaya çıkmalı?
Q2 performansını yönetim için özetle.Bağlam
Modelin doğru yorum için neyi bilmesi gerekir?
Hedef, gerçekleşen ve sapma nedenleri.Girdi
İşlenecek veri, belge veya kullanıcı mesajı nedir?
Satış tablosu ve bölge notları.Görev
Model hangi düşünsel veya üretimsel işi yapacak?
Bulguları çıkar, karşılaştır, aksiyon öner.Kısıt
Neleri yapmamalı; zaman, uzunluk ve kaynak sınırı nedir?
Verilmeyen rakamları üretme.Çıktı
Sonuç hangi yapıda ve kalite seviyesinde olmalı?
Özet + tablo + üç aksiyon.Uygulamalı örnek
Vasat bir isteği çalışma talimatına çevirmek
“Q2 performansını özetle.”
- Hedef kitle belli değil
- Başarı ölçütü yok
- Kaynak sınırı belirtilmemiş
- Çıktı formatı belirsiz
çerçeve→
Modelin hareket alanı daralmaz; görev alanı netleşir.
Rolün: Kurumsal performans analisti. Hedef: Q2 dönem performansını yönetim ekibinin karar alabileceği şekilde özetle. Bağlam: Hedef büyüme %12, gerçekleşen büyüme %8. En yüksek büyüme Ege bölgesinde, en düşük büyüme İç Anadolu bölgesinde. İade oranı %3,2’den %4,1’e çıktı. Görev: 1. En önemli üç bulguyu belirle. 2. Hedeften sapmaları açıkla. 3. Bir sonraki dönem için üç aksiyon öner. Kısıtlar: - Verilmeyen rakamları üretme. - Her çıkarımı dayandığı veriyle ilişkilendir. - 250 kelimeyi geçme. Çıktı formatı: - Yönetici özeti - Temel bulgular tablosu - Önerilen aksiyonlar - Eksik/veri gerektiren noktalar
01Çıktının kullanıcısı ve amacı belli.
02Modelin uydurmaması gereken sınır tanımlı.
03Beklenen düşünme işleri açıkça ayrılmış.
04Sonuç doğrudan kullanılabilir bir yapıda.
Başlangıç araç seti
Dört temel prompting pattern’i
Doğrudan görev
Modelden örnek vermeden iyi tanımlanmış bir işi yapmasını istersiniz.
İyi kullanım: sınıflandırma, özetleme, yeniden yazma.Örnekle yönlendirme
Beklenen davranışı birkaç girdi–çıktı örneğiyle gösterirsiniz.
İyi kullanım: özel ton, etiketleme standardı, biçim.Görevi parçalara ayırma
Karmaşık işi daha net kontrol edilebilen alt görevlere bölersiniz.
İyi kullanım: araştırma, analiz, plan ve rapor üretimi.Şemalı çıktı
Sonucun okunabilir olmanın yanında başka sistemlerce işlenebilir olmasını sağlarsınız.
İyi kullanım: entegrasyon, routing, kayıt üretimi.Aşağıdaki müşteri mesajını analiz et.
Yalnızca şu JSON yapısında cevap ver:
{
"intent": "billing | technical | cancellation | other",
"urgency": "low | medium | high",
"summary": "en fazla 20 kelime",
"needs_human": true,
"reason": "kısa gerekçe"
}
Mesaj: {{customer_message}}Görev basit ve standart mı? Zero-shot ile başla.
Üslup veya sınıflandırma tutarsız mı? Few-shot ekle.
İş çok adımlı mı? Görevi ayrıştır.
Çıktıyı yazılım kullanacak mı? Şema tanımla.
Sektörel uygulama
Aynı temel, farklı iş sonuçları
Hedef: Sapmaları ve karar gerektiren alanları çıkarmak.
Bağlam: Bütçe, gerçekleşen, önceki dönem ve açıklama notları.
Kontrol: Her çıkarımın dayandığı satır veya kaynağı belirtmesi.
Değer hipotezi · Analist hazırlık süresini azaltmakHedef: Mesajı doğru çözüm kuyruğuna yönlendirmek.
Bağlam: Niyet etiketleri, aciliyet kuralları ve müşteri mesajı.
Kontrol: Düşük güven veya hassas işlemde insan eskalasyonu.
Değer hipotezi · Tutarlı ve hızlı yönlendirmeHedef: Açıklık, kapsayıcılık ve rol beklentisini değerlendirmek.
Bağlam: Rol seviyesi, zorunlu beceriler ve şirket dili.
Kontrol: Aday seçimi yapmaması; yalnızca metni incelemesi.
Değer hipotezi · Daha standart ilan kalitesiKurumsal kullanım
Prompt’tan önce sorulacak kontroller
Uygulama laboratuvarı
Kendi altı parçalı prompt’unuzu kurun
Bir toplantı notundan karar ve aksiyon listesi çıkarın.
Elinizdeki gerçek veya anonimleştirilmiş bir toplantı notunu kullanın.
- 01Hedefi yazın
Çıktıyı kim, hangi kararı almak için kullanacak?
- 02Bağlamı ekleyin
Toplantının amacı, katılımcı rolleri ve dönem bilgisi.
- 03Görevleri ayırın
Kararlar, aksiyonlar, sorumlular, tarihler ve açık sorular.
- 04Sınırları koyun
Notta olmayan sorumlu veya tarihleri tahmin etmemesi.
- 05Çıktıyı tanımlayın
Yönetici özeti ve eylem tablosu.
Bilgi kontrolü
Kavramı yerine oturtun
01Akıcı bir LLM çıktısı neden doğru olmak zorunda değildir?
Çünkü model doğruluğu sorgulayan bir veritabanı işlemi yapmaz; bağlama göre olası bir devam üretir. Doğruluk için güvenilir kaynak, net kriter ve doğrulama mekanizması gerekir.
02Her prompt altı parçanın tamamını içermeli mi?
Hayır. Basit ve düşük riskli işler daha kısa olabilir. İş karmaşıklaştıkça hedef, bağlam, kısıt ve çıktı formatındaki eksiklerin maliyeti artar.
03Few-shot ne zaman zero-shot’tan daha yararlıdır?
Özel bir sınıflandırma standardı, tutarlı bir ton veya biçim beklendiğinde örnekler modelin beklenen kalıbı görmesini sağlar.
04Kurumsal bir prompt neden sürümlenmelidir?
Değişikliklerin kaliteyi, maliyeti ve riskleri nasıl etkilediğinin izlenmesi; çalışan sürüme dönülebilmesi ve denetim izi oluşturulması için.