Prompt mühendisliği, yapay zeka modellerine verilen girdilerin şekillendirilmesi ve optimize edilmesi ile ilgilenir. Büyük dil modelleri (LLM), kullanıcılardan gelen metinlere yanıt verirken bu girdilerin biçimi, içeriği ve netliği çok önemlidir. Örneğin; "Bir öykü yaz" demekle, "10 yaşındaki bir çocuğun okuyabileceği, 500 kelimelik, mutlu sonla biten bir bilim kurgu öyküsü yaz" demek arasında büyük fark vardır.

Prompt mühendisliği, işte bu farkı yaratmak için kullanılan stratejik düşünme ve tasarım sürecini üstlenir. Belirsizliği azaltan, sistematik ve hedef odaklı komutlar üretmek ana hedeftir. Prompt mühendisliği, sadece teknik uzmanların değil, çeşitli alanlardan profesyonellerin de işine yarar. Ayrıca hukuk, tıp, finans gibi alanlarda bilgi doğruluğu çok önemli olduğundan, doğru prompt kullanımı büyük önem taşır. Prompt mühendisliği sadece istenen cevabı almak için doğru soruları sormakla sınırlı kalmaz; görsel, ses, metin dışı veri gibi birçok türle de çalışmayı kapsar.



 

Yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte şirketler, bu sistemleri daha verimli kullanabilecek uzmanlarla çalışmak istiyor. Kod bilmeden yapay zekayı etkili kullanan bireyler, şirketlere zaman ve kaynak kazandırıyor. Bu nedenle prompt mühendisliği, yeni nesil "AI uzaktan kumandacısı" gibi görülmeye başlandı. Stanford ve MIT gibi küresel çapta üniversiteler, prompt mühendisliği derslerini eğitim programlarına dahil etmeye başladı. Freelance platformlarda prompt yazarları için açılmış iş ilanları her geçen gün artıyor.
 

► Açıklık: Ne istendiği net olmalı. Böyle söyleyince basit olabilir ancak prompt yazarken karşımızdakinin insan değil, insan gibi düşünen bir makine olduğunu unutuyoruz. Bu yüzden düşündüğümüzü en açık ve spesifik şekilde aktarmak çok önemlidir.

► Bağlam: Hangi rolde cevap verilmesini istiyorsun? Bazen cevaplar, onu kimin verdiğine göre de şekillenir. Örneğin; verilen yanıt, kurgulanan karakterin mesleği, yaşı veya iletişim tarzına göre değişiklik gösterebilir.

► Yapı: Sistem mesajı + Kullanıcı komutu ayrımı. İyi bir prompt, sistem mesajı ve kullanıcı komutlarını ayıracak şekilde yapılandırılmalıdır. Girişin başına, modelin nasıl davranması gerektiğini anlatan kısa bir yönlendirme eklemek etkilidir.

► Yineleme: Farklı prompt denemeleriyle en iyi sonucu bulma sürecidir. Her zaman ilk denemede istenen çıktıyı almak mümkün olmayabilir. Bu yüzden alınan cevaplara göre promptları şekillendirmek ve geliştirmek gerekir. Bu mini bir mühendislik sürecini yansıtır: düzenle, düzelt ve test et.

► Örnekleme: İstenen çıktıya benzer örnekler sunmak, yapay zekanın ne tür bir yanıt beklendiğini daha iyi anlamasına yardımcı olur. Özellikle yaratıcı yazım, teknik açıklama veya görsel betimleme gibi alanlarda bu yöntem oldukça etkilidir.

Örnekleme yapay zekayı sadece kullanmaktan öteye taşıyarak onu anlama, yönlendirme ve optimize etme becerisiyle yönetmeyi sağlar. Bu beceri, gelecekteki mühendisler ve teknik uzmanlar için vazgeçilmez bir yetkinlik haline gelebilir. Ne iş yaparsak yapalım, yaptığımız işi teknolojik yöntemlerle entegre etmemiz gerekir. Yapay zeka da bu açıdan herkesin yaptığı işi daha verimli, daha hızlı ve belki daha ekonomik yollarla yapmasının önünü açıyor. Son gelişmeleri takip etmek, kendimizi adapte etmek ve bu sayede gelecekteki teknolojileri geliştiren kişilerden biri olmak için yapay zeka gibi en güncel teknolojilere hâkim olmak şart.





Kaynakça

► https://medium.com/sabancidx/prompt-engineering-nedir-5fdcb15b0439
► https://www.promptingguide.ai/
► https://www.ibm.com/think/topics/prompt-engineering