​
Prompting 1.1

Komut yapısı, komut verme seviyeleri, meta/ters meta komut verme ve örneklerle temel taktikler.

​
Dikkat!

Latcher’dan en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olmak için, komut verme stratejileri ve yaklaşımlarının bir listesini derledik. Bunların bazıları ekibimizin deneyimlerinden toplanmış, diğerleri ise topluluk üyelerimiz tarafından bizimle paylaşılmıştır. Latcher büyük dil modellerine (LLM’ler) dayandığından, etkili komut verme stratejileri, verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir.

​
Komut Verme (Prompting) Nedir?

Komut verme, bir yapay zeka sistemine bir görevi gerçekleştirmesi için verdiğiniz metin talimatlarını ifade eder. Latcher’da (yapay zeka destekli bir uygulama oluşturucu), komutlar yapay zekaya ne yapacağını “söylemenin” yoludur - kullanıcı arayüzü oluşturmaktan arka uç mantığı yazmaya kadar. Etkili komut verme çok önemlidir çünkü Latcher LLM’leri kullanır, bu nedenle net, iyi hazırlanmış komutlar, yapay zekanın uygulamanızı oluşturma verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırabilir. Kısacası, daha iyi komutlar daha iyi sonuçlar doğurur.

​
Komut Vermenin Önemi

Çoğu insan komut vermenin sadece bir yapay zekaya bir istek yazıp en iyisini umut etmek olduğunu düşünür - öyle değil. Vasat bir yapay zeka yanıtı ile yapay zekanın sizin için tüm iş akışlarını oluşturması arasındaki fark, nasıl komut verdiğinize bağlıdır. İster geliştirici olun ister teknik olmayan biri olun, Latcher’da komut mühendisliğini ustalaşmak size şunları yapmanıza yardımcı olabilir:
  • Yapay zekaya tam olarak ne yapacağını söyleyerek tekrarlayan görevleri otomatikleştirin.
  • Yapay zeka tarafından oluşturulan içgörüler ve çözümlerle daha hızlı hata ayıklayın.
  • İş akışlarını zahmetsizce oluşturun ve optimize edin, doğru şekilde yönlendirildikten sonra ağır işi yapay zekaya bırakın.
Ve en iyi kısmı? Uzman bir programcı olmanıza gerek yok. Doğru komut verme teknikleriyle, boşa giden deneme yanılma olmadan Latcher’da yapay zekanın tam potansiyelini açığa çıkarabilirsiniz. Bu oyun kitabı, yapay zeka ile etkili bir şekilde iletişim kurabilmeniz ve daha hızlı inşa edebilmeniz için sizi temel kavramlardan gelişmiş komut stratejilerine götürecektir.

​
Yapay Zekanın Nasıl Düşündüğünü Anlamak

Geleneksel kodlamanın aksine, yapay zeka ile çalışmak niyetlerinizi açıkça iletmekle ilgilidir. Latcher’ı destekleyen LLM’ler gibi modeller insan anlamında “anlamazlar” - eğitim verilerindeki kalıplara dayalı çıktıları tahmin ederler. Bunun nasıl komut vermeniz gerektiği konusunda önemli etkileri vardır:
  1. Bağlam ve Detaylar Sağlayın: Yapay zeka modellerinin, onlara verdiğinizin ötesinde sağduyu veya örtük bağlamı yoktur. Her zaman ilgili arka planı veya gereksinimleri sağlayın.
  2. Talimatlar ve Kısıtlamalarla Açık Olun: Yapay zekanın hedeflerinizi çıkaracağını asla varsaymayın. Kısıtlamalarınız veya tercihleriniz varsa, belirtin.
  3. Yapı Önemlidir (Sıralama ve Vurgu): Modeller, komutunuzun başlangıcına ve sonuna özel dikkat gösterirler. Önemli detayları önce koyun ve gerekirse gereksinimleri sonunda tekrarlayın.
  4. Modelin Sınırlarını Bilin: Yapay zekanın bilgisi eğitim verilerinden gelir. Son olaylar veya ona vermediğiniz özel bilgiler hakkında bilgi sahibi olamaz.
Komut vermeyi, tam olarak neye ihtiyacınız olduğunu çok kelimesi kelimesine anlayan bir stajyere söylemek olarak düşünün. Rehberliğiniz ne kadar net ve yapılandırılmış olursa, sonuçlar o kadar iyi olur.

​
Temel Komut Verme İlkeleri: C.L.E.A.R. Çerçevesi

Harika komutlar basit ilkeler setini takip eder. Talimatlarınızı oluştururken kontrol listesi olarak CLEAR’ı kullanın:
  • Concise (Özlü) – Net olun ve konuya gelin.
  • Logical (Mantıklı) – Komutunuzu adım adım bir şekilde düzenleyin.
  • Explicit (Açık) – Tam olarak ne istediğinizi ve istemediğinizi belirtin.
  • Adaptive (Uyarlanabilir) – Yapay zekanın çıktısına göre komutları yinelemeli olarak iyileştirin.
  • Reflective (Yansıtıcı) – Zamanla iyileştirmek için neyin işe yaradığını ve neyin yaramadığını gözden geçirin.

​
Komut Vermenin Dört Seviyesi

Etkili komut verme, pratikle gelişen bir beceridir. Burada dört ustalık seviyesini özetliyoruz:
  1. Yapılandırılmış “Eğitim Tekerlekleri” Komut Verme – Yanlış anlaşılmaya çok az yer bırakmak için Context, Task, Guidelines ve Constraints gibi etiketli bölümler kullanın.
  2. Konuşma Tarzı Komut Verme – Net ve eksiksiz kalırken, bir meslektaşınıza yazacağınız gibi doğal yazın.
  3. Meta Komut Verme – Yapay zekadan komutunuzu iyileştirmesine veya planlamasına yardımcı olmasını isteyin. Onu bir komut editörü olarak hareket ettirin.
  4. Ters Meta Komut Verme – Yapay zekadan bir görevden sonra ne olduğunu özetlemesini veya belgelemesini isteyin, böylece daha sonra öğrenebilir veya yeniden kullanabilirsiniz.

​
Gelişmiş Komut Verme Teknikleri

Temelleri kavradıktan sonra, daha gelişmiş stratejileri kullanın:
  • Sıfır-Atış vs. Az-Atış Komut Verme – Daha kontrollü çıktıya ihtiyacınız olduğunda örnekler sağlayın.
  • Halüsinasyonları Yönetme – Uydurulmuş cevapları azaltmak için yapay zekayı gerçek verilerle temellendirin ve adım adım akıl yürütme isteyin.
  • Model İçgörülerinden Yararlanma – Sohbet Modu ile Varsayılan Mod arasındaki farkları anlayın ve görev için doğru aracı seçin.

​
Ek Komut Verme İpuçları

Komut vermeden önce, projenizde sağlam bir bilgi tabanı oluşturun. Spesifik olun ve belirsizlikten kaçının. Aşamalı olarak komut verin ve kısıtlamaları ve gereksinimleri dahil edin. Belirsiz ifadelerden kaçının ve tonunuza dikkat edin. Latcher’ın modlarını bilinçli olarak kullanın ve uygun olduğunda biçimlendirme ve örneklerden yararlanın.