Link 1 :https://drive.google.com/file/d/1Aba...L-2IwUJHy/view
Link 2:https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering
Google, Prompt Engineering ve en iyi uygulamaları hakkında 69 sayfalık bir teknik doküman yayınladı!
Bu teknik dokümanı okumanız şiddetle tavsiye edilir
Google'dan 68 sayfalık Prompt Enginerlik Bilgilendirmesi
2
●136
- 13-04-2025, 00:03:09📘 Prompt Engineering PDF Özeti (Lee Boonstra – Şubat 2025)
Tam anlamıyla “LLM’leri çıldırtmadan nasıl prompt yazılır?” kitabı. İşte bombalar: 💣👇
🔧 Temel Tanım:
Prompt engineering, büyük dil modellerinin (LLM) doğru çıktılar üretmesi için etkili girdiler (prompts) tasarlama sanatıdır. "Ne verirsen, onu alırsın" olayı burada ciddiye biniyor. İyi prompt = iyi sonuç 🎯
⚙️ LLM Konfigürasyonu:
- Temperature: 🎯 0 → net & kesin, 🔥1+ → yaratıcı ama dağınık.
- Top-K & Top-P: Modelin ne kadar genişten seçeceğini belirler. 🎩
- Output Length: Çok uzun → maliyet artar, çok kısa → bilgi eksik olabilir.
- Sampling Loop Bug: Aynı şeyleri tekrar etme sorunu, doğru temperature/top-k ayarlarıyla çözülür.
🧠 Promptlama Teknikleri:
1. Zero-shot:
Modelin örnek görmeden cevaplaması. Basit işler için ideal.
2. One-shot / Few-shot:
1 ya da birkaç örnekle yönlendirme. Yapay zekaya "bak böyle yap" demek gibi. En çok kullanılan tekniklerden.
3. System / Contextual / Role Prompting:
- System: Modelin genel görevini belirler.
- Role: Model bir karaktere bürünür (“bir öğretmen gibi cevap ver”).
- Contextual: Arka plan bilgisi verir.
4. Step-back Prompting:
Önce genel soruyu sordur, sonra asıl göreve geç. Modelin kafayı çalıştırmasını sağlıyor.
5. Chain of Thought (CoT):
Adım adım düşünmesini istersin: “Let’s think step by step.”
Zor problemlerde altın değerinde 💡
6. Self-consistency:
Aynı promptu birkaç kez çalıştır, en çok çıkan cevabı al → daha sağlam cevaplar için.
7. Tree of Thoughts (ToT):
CoT’nin dallanmış hali. Birden fazla düşünce yolunu aynı anda test eder.
8. ReAct (Reason + Act):
Dış kaynaklara ulaşarak aksiyon alabilir. Arama yapar, API çağırır. Agent modellerin kalbi.
9. Automatic Prompt Engineering (APE):
Modeli prompt yazması için promptlarsın 😵*💫 Yani promptları otomatik optimize ettiriyorsun. Meta seviye zeka işte bu.
💻 Kod Yazdırma Teknikleri:
- Kod yazdırma (Bash, Python)
- Kod açıklatma
- Kod çevirme
- Kod debug ettirme Hepsi promptla yapılabilir. Modeli "sen bir yazılımcısın" diye role sokarsan cuk oturur.
🧑*🏫 Best Practices (En İyi Uygulamalar):
- 🔁 Örnek ver, örnek ver, örnek ver!
- ✂️ Kısa ve net ol
- 🎯 Çıktıyı açık belirt
- 📏 Maksimum token uzunluğunu ayarla
- 📦 Değişken kullan (örneğin {city} gibi)
- 🧪 Yazım tarzlarıyla denemeler yap
- 🧠 CoT gibi yöntemleri belgele
🔥 Kapanış:
Prompt engineering, sadece "soru yazmak" değil; adeta bir mühendislik dalı. Yaratıcılık, mantık ve test güdüsü birleşiyor. Bu doküman, tüm teknikleri somut örneklerle açıklayarak kullanıcının “prompt ustası” olmasını hedefliyor.
İstersen sana özel prompt şablonları da çıkarabilirim, mesela:- Kod açıklama
- Blog yazdırma
- Chatbot eğitimi için diyalog üretme
Yeter ki söyle 😎💬
ChatGPT nin özeti, böylece konu daha oturaklı olur.
