Orta Düzey Teknikler
Intermediate Techniques
Artık temel istemleri yazabiliyoruz. Bu fazda modele örneklerle öğretmeyi, kalıcı davranış kuralları koymayı ve çıktıyı tam istediğimiz biçimde almayı öğreniyoruz.
1. Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstemleme)
Modele örneklerle yol göstermek
Sıfır örnekli yaklaşım her zaman yeterli olmayabilir; bazen modelin karmaşık bir deseni, belirli bir üslubu veya spesifik bir çıktı formatını tam olarak kavraması için ona kılavuzluk etmek gerekir. Few-Shot Prompting, modele görevi vermeden önce istenen girdinin ve çıktının 1 ila 5 arasında örneğini sunma stratejisidir. Model, arka plandaki mantığı örneklerden (pattern recognition) çıkararak tam istediğiniz formatta yanıt üretir.
Görev: Aşağıdaki vatandaş başvurularının hangi müdürlüğe ait olduğunu belirle. Örnek 1: "Parkımızdaki salıncaklar kırık, çocuklar için tehlikeli." -> Birim: Park ve Bahçeler Müdürlüğü Örnek 2: "Kaldırımdaki taşlar yerinden çıkmış, yayalar düşüyor." -> Birim: Fen İşleri Müdürlüğü Örnek 3: "Yeni taşındım, su aboneliği için ne yapmalıyım?" -> Birim: Su ve Kanalizasyon Müdürlüğü Görev girdisi: "Sokak lambası üç gündür yanmıyor, akşamları sokak karanlık." -> Birim:
Model örneklerdeki kalıbı görür ve son girdiye aynı kalıpla cevap verir. Bu teknik özellikle sınıflandırma, belirli üslupta yazı yazma ve tablo doldurma işlerinde çok güçlüdür.
2. System Instructions (Sistem Talimatları)
Modelin kalıcı kurallarını belirlemek
Gelişmiş modellerde istemler ikiye ayrılır: kullanıcı istemi ve System Instructions. Sistem talimatları; modelin en temel sınırlarını, kişiliğini ve genel kurallarını belirlediğiniz arka plan komutlarıdır. Model, kullanıcıdan gelen her soruyu bu filtreden geçirerek cevaplar.
Neden önemli?
Modelin her defasında aynı formatta kalmasını sağlamak veya halüsinasyon (hallucination) görmesini engellemek için idealdir. Claude'da bu işlevi Projects talimatları da görebilir.
Sen belediyemizin çağrı merkezi bilgi asistanısın. Kuralların: 1. Yalnızca belediye hizmetleri hakkında bilgi ver; siyasi yorum yapma. 2. Emin olmadığın bilgide tahmin yürütme; "Bu konuda sizi ilgili müdürlüğe yönlendireyim" de. 3. Her cevabı saygılı, sade ve en fazla 100 kelimeyle ver. 4. Kişisel veri isteme ve kaydetme.
3. Output Formatting (Çıktı Biçimlendirme)
Serbest metin yerine yapılandırılmış veri
Büyük dil modelleri varsayılan olarak serbest metin üretmeye eğilimlidir. Ancak verileri bir tabloya aktarmanız, Excel'de kullanmanız veya bir sisteme girmeniz gerektiğinde metin blokları işe yaramaz. Output Formatting, modelden veriyi JSON, CSV veya Markdown tablosu gibi yapılandırılmış formatlarda isteme sanatıdır.
Kritik detay
Formatı isterken sadece “JSON formatında ver” demek yerine, JSON'ın anahtarlarını (keys) da tanımlamak hata payını sıfıra indirir.
Aşağıdaki dilekçe metninden çıkarılan bilgileri, başka hiçbir ek metin olmadan, tam olarak şu JSON şemasında ver: { "basvuru_konusu": "[kısa başlık]", "ilgili_mudurluk": "[müdürlük adı]", "aciliyet": "[dusuk | orta | yuksek]", "ozet": "[en fazla 2 cümle]" }