Prompting introduction
İstem Verme 1.1
İstem yapısı, istem verme seviyeleri, meta/ters meta istem verme ve örneklerle temel taktikler.
Dikkat!
Latcher’dan en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olmak için, bir dizi yönlendirme stratejisi ve yaklaşımı derledik. Bunların bazıları ekibimizin deneyimlerinden toplanmış, diğerleri ise topluluk üyelerimiz tarafından bizimle paylaşılmıştır. Latcher büyük dil modellerine (LLM’ler) dayandığından, etkili yönlendirme stratejileri verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir.
Yönlendirme (Prompting) Nedir?
Yönlendirme, bir yapay zeka sistemine bir görevi gerçekleştirmesi için verdiğiniz metin tabanlı talimatlardır. Latcher’da (yapay zeka destekli bir uygulama oluşturucu), yönlendirmeler yapay zekaya ne yapacağını “söylemenin” yoludur - kullanıcı arayüzü oluşturmaktan arka uç mantığı yazmaya kadar. Etkili yönlendirme kritik önem taşır çünkü Latcher LLM’leri kullanır, bu nedenle net ve iyi hazırlanmış yönlendirmeler, yapay zekanın uygulamanızı oluştururken verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırabilir. Kısacası, daha iyi yönlendirmeler daha iyi sonuçlar doğurur.
Yönlendirme Neden Önemlidir
Çoğu insan yönlendirmenin sadece bir yapay zekaya bir istek yazıp en iyisini ummak olduğunu düşünür - öyle değil. Sıradan bir yapay zeka yanıtı ile yapay zekanın sizin için tüm iş akışlarını oluşturması arasındaki fark, nasıl yönlendirme yaptığınıza bağlıdır. İster geliştirici olun ister teknik olmayan biri olun, Latcher’da yönlendirme 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 yönlendirildiğinde ağır işleri yapay zekaya bırakın.
Ve en iyi kısmı? Uzman bir programcı olmanıza gerek yok. Doğru yönlendirme teknikleriyle, boşa giden deneme yanılma olmadan Latcher’da yapay zekanın tam potansiyelini açığa çıkarabilir ve yapay zeka ile etkili bir şekilde iletişim kurarak daha hızlı inşa edebilirsiniz.
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. Bu, nasıl yönlendirme yapmanız gerektiği konusunda önemli etkilere sahiptir:
- Bağlam ve Detaylar Sağlayın: Yapay zeka modellerinin, onlara verdiğinizin ötesinde sağduyu veya örtük bağlamı yoktur. Her zaman ilgili arka planı veya gereksinimleri sağlayın.
- Talimatlar ve Kısıtlamalarla İlgili Açık Olun: Yapay zekanın hedeflerinizi çıkaracağını asla varsaymayın. Kısıtlamalarınız veya tercihleriniz varsa, bunları belirtin.
- Yapı Önemlidir (Sıralama ve Vurgu): Modeller, yönlendirmenizin başına ve sonuna özel dikkat gösterirler. Kritik detayları önce koyun ve gerekirse gereksinimleri sonunda tekrarlayın.
- Modelin Sınırlarını Bilin: Yapay zekanın bilgisi eğitim verilerinden gelir. Son olaylar veya ona vermediğiniz özel bilgiler hakkında bilgi sahibi olamaz.
Yönlendirmeyi, çok lafı olduğu gibi alan bir stajyere tam olarak neye ihtiyacınız olduğunu söylemek gibi düşünün. Rehberliğiniz ne kadar net ve yapılandırılmış olursa, sonuçlar o kadar iyi olur.
Temel Yönlendirme İlkeleri: C.L.E.A.R. Çerçevesi
Harika yönlendirmeler basit bir dizi ilkeyi takip eder. Talimatlarınızı oluştururken kontrol listesi olarak CLEAR’ı kullanın:
- Concise (Özlü) – Net olun ve konuya gelin.
- Logical (Mantıklı) – Yönlendirmenizi adım adım bir şekilde düzenleyin.
- Explicit (Açık) – Tam olarak ne istediğinizi ve istemediğinizi belirtin.
- Adaptive (Uyarlanabilir) – Yapay zekanın çıktısına göre yönlendirmeleri yinelemeli olarak iyileştirin.
- Reflective (Yansıtıcı) – Zamanla iyileştirmek için neyin işe yaradığını ve neyin yaramadığını gözden geçirin.
Yönlendirmenin Dört Seviyesi
Etkili yönlendirme, pratikle gelişen bir beceridir. Burada dört ustalık seviyesini özetliyoruz:
- Yapılandırılmış “Eğitim Tekerlekleri” Yönlendirmesi – Yanlış anlaşılmaya çok az yer bırakmak için Bağlam, Görev, Yönergeler ve Kısıtlamalar gibi etiketli bölümler kullanın.
- Konuşma Tarzı Yönlendirme – Net ve eksiksiz kalırken, bir meslektaşınıza yazacağınız gibi doğal yazın.
- Meta Yönlendirme – Yapay zekadan yönlendirmenizi iyileştirmesini veya plan yapmasını isteyin. Onu bir yönlendirme editörü olarak kullanın.
- Ters Meta Yönlendirme – Daha sonra öğrenebilmeniz veya yeniden kullanabilmeniz için yapay zekadan bir görevden sonra ne olduğunu özetlemesini veya belgelemesini isteyin.
Gelişmiş Yönlendirme Teknikleri
Temelleri kavradıktan sonra, daha gelişmiş stratejilerden yararlanın:
- Sıfır-Atış ve Az-Atış Yönlendirme – 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 ve Varsayılan Mod arasındaki farkları anlayın ve görev için doğru aracı seçin.
Ek Yönlendirme İpuçları
Yönlendirmeden önce, projenizde sağlam bir bilgi tabanı oluşturun. Spesifik olun ve belirsizlikten kaçının. Aşamalı olarak yönlendirin 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.