Prompt ne demek? Yapay zekâya istek yazmak ve prompt mühendisliği

Prompt, İngilizcede istem veya uyarı anlamına gelen; bilgisayarda komut girişi beklendiğini gösteren, yapay zekâda ise yapılacak işi ve beklenen yanıtı modele tarif eden yazılı isteği anlatan sözcüktür. Türkçede istemİstemYapay zekâ modeline yapılacak işi, bağlamı ve beklenen yanıtı bildiren yazılı istek. karşılığını kullanırız.

Biz yapay zekâyı ekip arkadaşı sayarız; taslağı onunla hazırlar, karar ve doğrulamayı editörde tutarız. İstem yazarken amacımız, yapılacak işi, kullanılacak bilgiyi ve teslim biçimini açıkça tarif etmektir. İyi yazılmış bir isteğin ardından da yanıtı kaynakla karşılaştırırız.

Prompt ne demek?

Prompt, İngilizcede isim olarak “istem, uyarı”, fiil olarak “sevk etmek, harekete geçirmek” anlamına gelir; teknik karşılığını kullanıldığı yer belirler. Doğru yazım “prompt”tur; “promt nedir” ve “promt ne demek” sorgularındaki “promt” yaygın bir yazım hatasıdır.

Sözcüğün geçtiği yere göre anlamı ayırırız. Üç ihtimal var:

1. İngilizce sözcüğün anlamını arıyoruz → İsim mi, fiil mi olduğuna bakar; istem veya uyarı anlamıyla harekete geçirme anlamını cümledeki kullanımından ayırırız.
2. Bilgisayardaki komut istemini görüyoruz → Kullanıcıdan girdi beklendiğini anlarız; Windows’taki “C:\Users\markention>” satırı bu kullanıma örnektir.
3. Yapay zekâya istek yazıyoruz → Modele hangi işi yapacağını söylediğimiz metni kastediyoruz; ürün açıklaması yazdırmak için gönderdiğimiz mesaj bir istemdir.

Komut satırındaki işaretle sohbet alanına yazdığımız metnin görevi farklıdır. İlkinde sistem bizden girdi bekler; ikincisinde biz modele görev veririz. Bu ayrım, bilgisayarda gördüğümüz “komut istemi” ifadesini yapay zekâ sohbetindeki istekle karıştırmamızı önler.

Yapay zekâda prompt nedir?

Yapay zekâda prompt, modele ne yapacağını bildiren yazılı istektir; görevle birlikte kaynak metni, hedef kitleyi ve yanıt biçimini de taşır. ChatGPT’ye gönderdiğimiz “Bu ürün bilgisini kısa bir açıklamaya dönüştür” cümlesi bir istemdir. Kaynak bilgiyi eklediğimizde modelin hangi metin üzerinde çalışacağını da belirtmiş oluruz.

“Ürün açıklaması yaz” isteği yalnız işi adlandırır. Hangi ürün, kimin için, hangi özelliklere dayanarak ve ne uzunlukta soruları açık kalır. Biz bu boşlukları ürün bilgisi, okur tanımı ve teslim ölçütüyle doldururuz. Böylece gelen metni hangi koşullara göre değerlendireceğimizi baştan belirleriz.

İstemin ayrıntılı olması yanıtın doğruluğunu garanti etmez. Yapay zekâ yanlış bilgi üretebilir veya eski bilgiye dayanabilir. Bu yüzden kaynakta bulunmayan fiyatı, ürün özelliğini ya da başarı iddiasını metne kabul etmeyiz. Yanıtı akıcı bulmamız, içindeki bilgileri doğrulamış olduğumuz anlamına gelmez.

İyi bir prompt hangi parçalardan oluşur?

İyi bir prompt; rol, görev, bağlam, biçim, örnek ve sınır parçalarından oluşur. Biz her parçayla ayrı bir soruyu yanıtlarız: kimin bakış açısıyla çalışılacak, hangi iş yapılacak ve sonuç hangi ölçüte göre kabul edilecek?

Varsayımsal bir seramik kupa için istem hazırlarken ürün bilgilerini yalnız bu çalışmanın örnek girdisi olarak kullanırız.

Rol, metne bakış açısı verir; ürün bilgisinin yerini tutmaz. Bağlamda hedef kitleyi ve kaynak bilgiyi yazarız. Biçimde madde sayısını, uzunluğu ve tonu belirleriz. Örneği ise istediğimiz anlatımı göstermek için kullanırız; gerçek bir müşteri yorumu gibi sunmayız.

Sınır satırı özellikle pazarlama işinde önemlidir. “Kaynakta bulunmayan özellik ekleme” talimatını koyar, çıkan metinde bu sınırın korunup korunmadığını ayrıca kontrol ederiz.

Prompt nasıl yazılır?

Prompt’u işi tanımlayıp gerekli bilgileri ekleyerek, ardından biçimi ve sınırları belirleyerek yazarız. İlk taslağı göndermeden önce, yanıtı değerlendirirken kullanacağımız ölçütlerin istemde bulunup bulunmadığına bakarız. “Daha güzel yaz” yerine hangi özelliğin değişmesini istediğimizi söyleriz.

1. İşi seçerizÜrün açıklaması, başlık veya özet gibi tek bir teslim belirler; farklı işleri ayrı istemlere böleriz.
2. Rolü ve bağlamı yazarızBakış açısını, hedef kitleyi ve kullanılacak kaynak metni ekleriz; müşteri verisini ve kişisel veriyi isteme koymayız.
3. Biçimi tarif ederizUzunluğu, tonu, madde sayısını veya tablo sütunlarını açıkça yazarız.
4. Örneği ve sınırları eklerizİstenen anlatımı örnekler, kaynakta olmayan bilgi ve iddiaların eklenmemesini isteriz.
5. Yanıtı denetlerizMetni kaynakla karşılaştırır; rakamları, fiyatları ve iddiaları doğrular, biçim koşullarını kontrol ederiz.
6. İstemi düzeltirizEksik kalan ölçütü açıkça belirtip yeniden deneriz; sonraki yanıtı da aynı ölçütlerle değerlendiririz.

Varsayımsal kupa için birleşik istemimiz şöyledir: “Sen bir e-ticaret metin yazarısın. Evde kahve içenlere yönelik seramik kupa açıklaması yaz. Ürün el yapımı ve 350 ml. Sade bir dille 3 madde yaz; her madde en çok 12 kelime olsun. Kaynakta bulunmayan özellik ve fiyat ekleme.”

Yanıt fazla uzunsa uzunluk koşulunu, sıradansa hedef kitle ve kullanım bağlamını yeniden ele alırız. Bilgi yanlışsa önce kaynağa döneriz. Böylece her düzeltmenin nedenini bilir, yalnız farklı bir metin elde etmek için yeniden istem göndermeyiz.

Pazarlama işleri için prompt örnekleri nasıl kurulur?

Pazarlama istemlerini yapılacak işe, hedef kitleye ve kullanılacak kaynak metne göre kurarız. Aynı çerçeveyi ürün açıklamasına, e-posta başlığına veya metin denetimine uyarlarken teslim biçimini de değiştiririz.

ChatGPT’ye isteği gönderirken köşeli parantezli alanlara onaylı kaynak metni ve hedef kitleyi ekleriz.

E-posta başlığı: “Bir e-posta editörü olarak çalış. Kaynak ürün duyurusu: [onaylı metin]. Hedef kitle: [okur tanımı]. En çok 6 kelimelik 3 başlık öner. Merak uyandırırken kaynakta bulunmayan indirim veya süre bilgisi ekleme.”

Sosyal medya metni: “Kaynak metindeki ürün bilgisini [hedef kitle] için kısa bir sosyal medya açıklamasına dönüştür: [onaylı ürün bilgisi]. Biz diliyle, ünlemsiz, en çok 2 cümle yaz. Yeni ürün özelliği ve sonuç vaadi ekleme.”

Editör denetimi: “Taslağı kaynakla karşılaştır. Kaynak: [onaylı bilgi]. Taslak: [üretilen metin]. Desteklenmeyen her iddiayı, dayanak durumunu ve düzeltme önerisini üç sütunlu tabloda göster. Kaynakta olmayan rakamı doğru kabul etme.”

Bu örnekleri kullanırken başlık sayısını veya uzunluğu işin ihtiyacına göre değiştiririz. Modelin denetim tablosunu da editör kontrolünden geçiririz. Görsel üretimi için istek yazımını ChatGPT fotoğraf komutları yazısında ele alıyoruz.

Prompt mühendisliği nedir?

Prompt mühendisliği, İngilizce adıyla prompt engineering, istemi tasarlama, deneme ve yanıtı değerlendirerek iyileştirme işidir. Biz başarı ölçütünü işin başında koyarız: kaynakla tutarlılık, doğru biçim ve istenen anlatım. İstemi bu ölçütlere göre geliştiririz.

• Sıfır örnekli istem: İstenen çıktıya örnek vermeden görevi tarif ederiz. Örneğin “Kaynak metni üç maddede özetle” der, kaynak metni ekleriz.
• Az örnekli istem: İstenen anlatımı birkaç örnekle gösteririz. Kurgusal slogan eşleşmeleri “Kupa → Sabah seninle başlar” ve “Termos → Sıcak kalır, sen yolda kal” ise defter için aynı anlatımda bir slogan isteriz.
• Zincirleme istem: İşi ayrı istemlere böleriz. Önce kaynak metindeki ürün özelliklerini çıkartır, bu listeyi kontrol eder, ardından açıklamayı doğrulanmış liste üzerinden yazdırırız.
• Rol verme: “E-ticaret metin yazarı olarak çalış” ifadesiyle bakış açısını belirleriz. Rol verdiğimizde de kaynak bilgisini ayrıca sunarız.
• Biçim sabitleme: Yanıtı belirli bir şablonda isteriz. Örneğin “Özellik, kaynakta geçen ifade, açıklamada kullanılacak cümle” sütunlarından oluşan tabloyu tarif ederiz.
• Öz denetim: Modelden yanıtını ölçütlerle karşılaştırmasını isteriz. “Kaynakta bulunmayan iddiaları ve uzunluk sınırını aşan maddeleri işaretle” talimatı, editörün kontrol edeceği noktaları toplar.

Teknik seçimini eksikliğe göre yaparız: anlatım için örnek ekler, teslim düzeni için biçimi sabitler, birden fazla işi ayrı istemlere böleriz. Öz denetimden geçen metni de kaynakla karşılaştırırız; modelin kendi yanıtını onaylamasını doğrulama saymayız.

Sistem istemi ile kullanıcı istemi farkı nedir?

Sistem istemi sohbet boyunca geçerli temel talimatları, kullanıcı istemi ise o anda yapılacak işi bildirir. Biz kalıcı yazım tercihlerini genel talimata, ürüne ve göreve özgü bilgileri kullanıcı istemine yerleştiririz.

ChatGPT’de özel talimatlar ve GPT’lerdeki talimat alanı, sürekli geçerli kuralları belirtmek için kullanılır. Örneğin “Biz diliyle yaz. Ünlem kullanma. Rakamları kaynaksız yazma” ifadeleri çalışma çerçevesini tanımlar. “Bu ürün için üç maddelik açıklama yaz” ise belirli bir işin isteğidir.

Kalıcı kurallar ürünün özelliklerini sağlamaz; o işe ait kaynak bilgiyi yine ekleriz. Yeni görevi hazırlarken genel talimatlarla çelişen bir ton veya biçim isteyip istemediğimize de bakarız. markention içinde taslağı yapay zekâyla hazırlama, kararı ve doğrulamayı editörde tutma düzenini koruruz.

Prompt yazarken hangi hatalar yapılır?

Sık yapılan hatalar; bağlamı eksik bırakmak, teslim biçimini belirtmemek ve üretilen bilgiyi doğrulamadan kullanmaktır. Biz yanıtı beğenmediğimizde önce sorunun hangi ölçütte olduğunu belirleriz.

Üç ihtimal var:

1. Yanıt genel ve sıradan → Hedef kitleyi, ürün bilgisini ve kullanım bağlamını ekleriz; eksik bağlamı yalnız “daha yaratıcı yaz” diyerek tamamlamayız.
2. Biçim tutmuyor → Beklediğimiz düzeni örnekle gösterir; madde sayısını, uzunluğu ve tablo sütunlarını açıkça tarif ederiz.
3. Yanlış bilgi var → Kaynak metni isteme koyar; rakamları, fiyatları ve iddiaları kaynakla karşılaştırarak düzeltiriz.

İsteme müşteri verisi veya kişisel veri yazmayız. Editör onayında hem istemdeki koşullara hem kaynak metne bakarız; eksik bir bilgiyi modelin tamamlamasını beklemeyiz. İstem, üretim ve doğrulama üzerine diğer içeriklerimiz yapay zekâ yazılarımız arasında yer alır.

Sık sorulan sorular