Prompt Engineering
Güvenilir ve tutarlı çıktılar
İyi prompt, şanslı prompt değildir. Test edilmiş prompt'tur.
Prompt engineering eğitimi, dil modellerinden tutarlı ve doğrulanabilir çıktı almayı öğreten uygulamalı bir programdır. Konu prompt'u güzel yazmak değil; çıktı formatını şemayla sabitlemek, prompt'u sürüm kontrolüne almak ve her değişikliği bir değerlendirme setine karşı ölçmektir. Yani prompt'a not gibi değil, kod gibi davranmak.
Çoğu ekipte prompt bir yere yazılıyor, işe yarayınca bırakılıyor, bozulunca kimse nedenini bilmiyor. Oysa prompt bir arayüz sözleşmesidir: değişince sistemin davranışı değişir. Aynı titizliği hak ediyor.
Bu program, ekibin dil modelini bir oyuncak olmaktan çıkarıp üretimde güvenilebilir bir bileşene dönüştürmesi için tasarlandı. Örnekler kurmaca değil; katılımcıların kendi işlerinden geliyor ve eğitim sonunda ellerinde çalışan bir prompt kütüphanesi kalıyor.
Ekibin tamamına yönelik, yapay zekâyı günlük işe oturtan geniş bir program arıyorsanız kurumsal yapay zekâ eğitimi sayfası daha doğru başlangıç. Bu sayfa, o programın içindeki prompt disiplinini tek başına ve daha derin ele alıyor.
Ekibiniz için program kuralım
Bu eğitim kime uygun?
Program teknik ekipler için tasarlandı; ön koşul dil modeli bilgisi değil, kendi işini iyi bilmek.
Yazılım ekipleri
Ürüne dil modeli eklemiş ya da eklemek üzere olan ekipler. Çıktının neden bazen bozulduğunu ve bunun nasıl ölçüleceğini öğreniyorlar.
Veri ve analiz ekipleri
Rapor, sınıflandırma ve özetleme işlerini modele devretmek isteyenler. Odak, çıktının denetlenebilir olması.
Operasyon ve destek ekipleri
Tekrar eden yazışma ve belge işlerini modele bırakanlar. Burada asıl konu, modelin nerede durması gerektiğini bilmek.
Neler öğretiyorum?
Çıktıyı şemayla sabitleme
Serbest metin yerine tanımlı bir JSON şeması istemek. Çıktı doğrulanabilir hâle geldiğinde sistemin geri kalanı ona güvenebilir.
Prompt'u sürüm kontrolüne alma
Prompt'lar kod deposunda, değişiklikleri gözden geçirmeden yayına çıkmayan varlıklar olarak yönetiliyor.
Değerlendirme seti kurma
Onlarca gerçek örnekten oluşan bir set. Her prompt değişikliği bu sete karşı ölçülüyor; "bana iyi göründü" ölçüt olmaktan çıkıyor.
Halüsinasyonu sınırlama
Modele neyi bilmediğini söyletmek, kaynak zorunluluğu koymak ve emin olmadığında durmasını sağlamak.
Maliyet ve gecikme dengesi
Aynı işi daha kısa bağlamla yapmak, hangi adımda hangi modelin yeteceğine karar vermek.
Veri sınırı ve KVKK refleksi
Hangi verinin modele hiç gitmemesi gerektiği, maskeleme ve kurum içi kullanım kuralları.
Program nasıl ilerliyor?
Dört adım, ekibin kendi örnekleri üzerinden. Sunum değil, atölye.
Kullanım senaryosunu seçme
Ekibin gerçekten ihtiyaç duyduğu bir işi seçiyoruz; eğitim boyunca örnek hep o kalıyor.
İlk prompt ve ilk başarısızlık
Çalışan bir prompt yazıyoruz, sonra onu bilerek kırıyoruz. Neyin neden bozulduğunu görmek en hızlı öğreten şey.
Ölçme
Değerlendirme setini birlikte kuruyoruz. Buradan sonrası tahmin değil, ölçüm.
Kalıcı hâle getirme
Prompt'lar depoya giriyor, gözden geçirme kuralı belirleniyor, ekip devralıyor.
Kurumsal prompt çalışmasında en sık yapılan üç hata
Prompt bir yere yazılıp unutuluyor. Model sürümü değişir, veri değişir, ihtiyaç değişir; prompt aynı kalır. Bir gün çıktı bozulur ve kimse hangi değişikliğin bozduğunu bilemez, çünkü prompt'un geçmişi yoktur. Prompt'u kod deposuna almak bu sorunu tek başına çözer: değişiklik görünür olur, geri alınabilir olur.
Başarı "bana iyi göründü" ile ölçülüyor. Birkaç örnekte iyi çalışan bir prompt, yüz örnekte çoğu zaman çalışmaz. Değerlendirme seti olmadan yapılan her iyileştirme bir tahmindir; bir yeri düzeltirken başka yeri bozduğunuzu fark etmezsiniz. Otuz-kırk gerçek örnekten oluşan basit bir set bile bu körlüğü ortadan kaldırmaya yetiyor.
Modelden kesin cevap vermesi bekleniyor. Dil modeli, bilmediği yerde susmak yerine makul görünen bir cevap üretmeye eğilimlidir. Çözüm daha iyi bir cümle kurmak değil; modele emin olmadığında durmayı öğretmek, kaynak zorunluluğu koymak ve kritik adımlarda insan onayı bırakmaktır. Güvenilir sistem, hata yapmayan sistem değil; hatasını belli eden sistemdir.
Bu üçü yerine oturduğunda prompt, ekibin elinde ölçülebilir bir mühendislik ürünü hâline geliyor. Yapay zekâyı üretim sistemine bağlama tarafını da konuşmak isterseniz yapay zekâ danışmanlığı, yapay zekâ destekli geliştirme pratikleri için vibe coding eğitimi ayrı başlıklar. Yöneticilere yönelik karar atölyesi ise C-level yapay zekâ eğitimi sayfasında.
Sık sorulan sorular
Prompt engineering (prompt mühendisliği) nedir?
Dil modelinden istenen çıktıyı tutarlı biçimde almak için girdinin tasarlanması ve bu tasarımın ölçülerek iyileştirilmesidir. İyi bir prompt tek seferlik bir buluş değil; formatı sabitlenmiş, sürümü izlenen ve bir değerlendirme setine karşı doğrulanmış bir yapıdır.
Bu eğitim kurumsal yapay zekâ eğitiminden farkı ne?
Kurumsal yapay zekâ eğitimi, ekibin tamamına yapay zekâyı günlük işte nasıl kullanacağını öğreten geniş bir programdır. Prompt engineering eğitimi ise tek bir beceriye odaklanır ve daha derine iner: şema, değerlendirme, sürümleme ve maliyet. İkisi birbirinin yerine geçmez; genelde önce geniş program, sonra bu derinleşme doğru sırayla oluyor.
Katılımcıların yazılım bilmesi gerekiyor mu?
Şema ve sürüm kontrolü bölümleri için temel teknik okuryazarlık yeterli oluyor; ileri programlama bilgisi şart değil. Veri ve operasyon ekipleriyle yürütülen programlarda teknik bölümler sadeleştiriliyor, ölçme ve veri sınırı bölümleri aynı kalıyor.
Eğitim ne kadar sürüyor?
Tipik program iki yarım gün ya da bir tam gün olarak kurgulanıyor. Ekibin kendi kullanım senaryosu üzerinden ilerlediği için, süre içeriğin genişliğinden çok seçilen senaryonun karmaşıklığına bağlı. Sonrasında iki-üç haftalık bir takip turu genelde faydalı oluyor.
Eğitim sonunda elimizde ne kalıyor?
Kendi işinize ait çalışan bir prompt kütüphanesi, o prompt'ları ölçen bir değerlendirme seti ve ekibin üzerinde anlaştığı bir gözden geçirme kuralı. Amaç eğitimden sonra bana ihtiyaç duymamanız; bu yüzden çıktı slayt değil, depoya giren dosyalar oluyor.
Şirket verisi eğitimde kullanılıyor mu?
Gerçek örnekler üzerinden çalışmak eğitimin değerini artırıyor, ancak veri sınırını en baştan birlikte çiziyoruz. Kişisel veri içeren örnekler maskeleniyor ya da temsili veriyle değiştiriliyor; hangi verinin modele hiç gitmemesi gerektiği zaten programın konularından biri.
Ekibiniz dil modelinden tutarlı çıktı alamıyorsa
Hangi işten başlanacağını ve programın nasıl kurgulanacağını birlikte konuşalım. İlk görüşme ücretsiz.
Eğitim için ön görüşme talep edinPrompt disiplinini ekibin tamamına yayılan daha geniş bir program içinde ele almak isterseniz kurumsal yapay zekâ eğitimi sayfasına bakabilirsiniz.