Bağlam mühendisliğinin, token’ları stratejik olarak yöneterek AI ajanlarının performansını nasıl optimize ettiğini, bağlam şişmesini nasıl azalttığını ve offloading, reduction, retrieval ve isolation gibi ileri tekniklerin nasıl uygulandığını öğrenin.
Bağlam mühendisliği, etkili AI ajanları oluşturmanın en kritik disiplinlerinden biri olarak öne çıkıyor. Dil modelleri güçlendikçe ve ajanlar giderek daha karmaşık, çok adımlı görevlerle uğraştıkça, mesele sadece güçlü bir model sahibi olmak değil—o modele hangi bilgileri nasıl vereceğinizi stratejik olarak yönetmek haline geliyor. Her token önemlidir. Bu kapsamlı rehberde, bağlam mühendisliğinin ne olduğunu, AI ajanlarının performansı için neden vazgeçilmez olduğunu ve önde gelen AI araştırma kuruluşları ile platformların optimal ajanlar oluşturmak için kullandığı belirli teknikleri inceleyeceğiz. İster müşteri hizmetleri botları, ister veri analiz ajanları, ister otonom iş akışları inşa edin, bağlam mühendisliğini anlamak AI sistemlerinizin performansını kökten iyileştirecektir.
{{ youtubevideo videoID=“HhqLTTaKXck” provider=“youtube” title=“Bağlam Mühendisliği Açıklandı: AI Ajanlarını Optimize Etmek” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Bağlam mühendisliği, büyük dil modelleriyle (LLM) çalışırken düşünme biçimimizde temel bir değişimi temsil eder. LLM’i sadece iyi talimatlara ihtiyaç duyan bir kara kutu olarak görmek yerine, bağlam mühendisliği modeli, dikkatlice yönetilmesi gereken sonlu bilişsel kaynaklara sahip bir sistem olarak ele alır. Temelde bağlam mühendisliği, bir AI ajanına tam olarak hangi bağlamı sağlamanız gerektiğini bilmek—her LLM çağrısında geçen her bir token’ı bilinçli şekilde düşünerek ajanın başarılı olması için en iyi koşulları yaratma pratiğidir.
Bu kavram Andrej Karpathy gibi araştırmacılar tarafından popüler hale getirildi ve AI ajanları basit chatbot’lardan özerk akıl yürütme ve eylem yeteneğine sahip sofistike sistemlere dönüştükçe giderek daha da önemli hale geldi. Temel içgörü şudur: LLM’ler de insanlar gibi, sınırlı bir çalışma belleğine ve dikkat kapasitesine sahiptir. Bir insan, bir anda ancak belirli bir miktarda bilgiye odaklanabilir; aksi takdirde kafası karışır veya önemli detayları kaçırır. Dil modelleri de aşırı bağlam sunulduğunda akıl yürütme becerilerinde bozulma yaşar. Yani, bağlamın kalitesi miktarından çok daha önemlidir.
Bağlam mühendisliği, esas olarak mükemmel sistem prompt’u veya talimatları yazmaya odaklanan geleneksel prompt mühendisliğinin ötesine geçer. Bunun yerine, bir ajanın birden fazla etkileşim turu boyunca erişebileceği tüm bilgi ekosistemini kapsar—sistem prompt’ları, araç tanımları, örnekler, mesaj geçmişi, alınan veriler ve dinamik olarak yüklenen bilgiler dahil. Amaç; ajana gereksiz bilgiyle boğmadan, iyi kararlar vermesi için tam ihtiyacı olan, yalın ve yüksek sinyalli bir bağlam penceresi sunmaktır.
Üretim seviyesinde AI ajanları inşa ederken bağlam mühendisliğinin önemi abartılamaz. Araştırmalar, LLM’lerin ‘context rot’ olarak bilinen bir fenomen yaşadığını sürekli göstermiştir—bağlam penceresi büyüdükçe performansta ölçülebilir bir bozulma olur. Needle-in-a-haystack benchmark’larında, bağlamdaki token sayısı arttıkça, modelin o bilgiyi doğru şekilde hatırlama ve akıl yürütme yeteneğinin düştüğü gösterilmiştir. Bu küçük bir etki değil; transformer tabanlı dil modellerinin nasıl çalıştığına dair temel bir mimari sınırlamadır.
Bu bozulmanın nedeni doğrudan transformer mimarisinde yatar. Transformer’larda, her token bağlamdaki her başka token’a dikkat edebilir; n token için n² çiftli ilişki oluşur. Bağlam uzunluğu arttıkça, modelin dikkat mekanizması bu ilişkileri devasa bir alanda sürdürmeye çalışırken zorlanır. Ayrıca, dil modelleri esas olarak daha kısa diziler üzerinde eğitildiğinden, çok uzun mesafeli bağımlılıkları yönetme konusunda daha az deneyime ve özel parametreye sahiptir. Bu da bağlam boyutu ile akıl yürütme kapasitesi arasında doğal bir gerilim yaratır—modeller uzun bağlamlarda çalışabilse de, daha kısa bağlamlara kıyasla bilgi geri çağırma ve uzun mesafe akıl yürütmede hassasiyet kaybı yaşarlar.
Mimari sınırlamaların ötesinde pratik bir gerçeklik de vardır: LLM’lerin eklenen her yeni token ile tükenen bir “dikkat bütçesi” bulunur. Bağlama eklediğiniz her bilgi parçası, bu bütçeden harcar ve modelin bilişsel yükünü artırır. Bu nedenle, düşünceli bağlam mühendisliği esastır. Modele ulaşan bilgileri dikkatlice seçerek, sadece verimlilik için değil—ajanın akıl yürütme ve karar verme kalitesini doğrudan iyileştirirsiniz. Yalın, iyi organize edilmiş bir bağlam penceresine sahip bir ajan, alakasız bilgiyle boğulan bir ajana göre daha iyi kararlar verir, hatalardan daha etkili şekilde toparlanır ve uzun etkileşim dizileri boyunca tutarlı performans sergiler.
Bağlam mühendisliği ve prompt mühendisliği ilişkili kavramlar olsa da, dil modelleriyle çalışırken farklı soyutlama düzeylerini temsil ederler. Prompt mühendisliği, LLM uygulamalarının ilk döneminde hakimdi ve özellikle etkili prompt’lar ve sistem talimatları yazmaya odaklanır. Temel kaygı, modelden belirli bir görevde istenen davranışı almak için doğru kelimeleri ve ifadeleri oluşturmaktır. Bu yaklaşım, sınıflandırma, özetleme veya tek seferlik metin üretimi gibi tek adımlı görevlerde iyi çalışır.
Buna karşılık bağlam mühendisliği, çok adımlı, özerk ajanlar çağında prompt mühendisliğinin doğal evrimidir. Prompt mühendisliği “Mükemmel talimatı nasıl yazarım?” sorusunu sorarken, bağlam mühendisliği daha geniş bir soruyu gündeme getirir: “Arzu edilen davranışı üretecek tüm mevcut bilginin en iyi yapılandırması nedir?” Bu, sadece sistem prompt’unu değil, ajan için mevcut araçları, sağlanan örnekleri, önceki turlardan gelen mesaj geçmişini, alınan verileri ve ajanın çevresini anlamasına yardımcı olan meta verileri de kapsar.
Prompt mühendisliğinden bağlam mühendisliğine geçiş, AI uygulamalarının inşa ediliş biçiminde temel bir değişimi yansıtır. İlk dönemlerde, gündelik sohbet dışındaki çoğu kullanım durumu, tek atımlık görevler için optimize edilmiş prompt’lar gerektiriyordu. Bugün ise alan, çoklu çıkarım adımları ve daha uzun zaman ufuklarında çalışan daha yetkin ajanlara kayıyor. Bu ajanlar, gelecekteki kararlar için potansiyel olarak önemli olabilecek giderek daha fazla veri üretir ve bu bilgiler döngüsel olarak iyileştirilmeli ve seçilmelidir. Bağlam mühendisliği, bu gelişen bilgi ekosisteminin tamamını yönetme disiplinidir; ajanın akıl yürütme sürecinin her adımında, iyi kararlar vermesi için tam olarak doğru bilgiye erişmesini sağlar.
Önde gelen AI araştırma kuruluşları ve platformlar, etkili bağlam mühendisliği için dört temel teknikte buluşmuştur. Her biri, sınırlı bağlam pencerelerini yönetme ve ajan performansını koruma sorununun farklı bir yönüne odaklanır. Bu teknikleri anlamak ve uygulayabilmek, üretim seviyesinde AI ajanları inşa etmek için gereklidir.
Offloading, bilgileri özetleyip tam verileri harici referanslarda saklama pratiğidir; böylece ajan, ayrıntılı bilgiye yalnızca gerektiğinde erişir. Örneğin bir AI ajanı bir aracı çağırdığında—bir veritabanına sorgu gönderdiğinde ya da harici bir API çağırdığında—oldukça büyük bir yanıt alabilir. Tüm cevabı bağlam penceresine dökmek yerine, offloading ile anahtar bilgiler özetlenir ve ajanın gerekirse tam veriyi alabileceği bir referans sağlanır.
Bunun pratik bir örneği, ileri düzey AI ajanları üzerinde çalışan Manus AI’dan geliyor. Ajanları bir araç çağrısı yaptığında ve yanıt aldığında, tüm yanıtı bağlama eklemek yerine, kısa ve öz bir özetini sağlarlar ve tam araç çağrısı sonucunu bir dosyada veya veritabanında referansla saklarlar. Eğer ajan daha sonra o araç yanıtındaki ayrıntılı bilgiye ihtiyaç duyarsa, ana konuşmadaki bağlam token’larını tüketmeden saklanan veriye başvurabilir. Bu yaklaşım insanların çalışma biçimini de yansıtır—her görüşmenin tüm detaylarını ezberlemeyiz, fakat gerektiğinde başvurabileceğimiz notlarımız ve referanslarımız vardır.
Bir başka önde gelen AI araştırma kuruluşu olan Cognition, benzer bir yaklaşımı kendi özel özetleme sistemleriyle uygulamıştır. Genel özetlere güvenmek yerine, özel kullanım durumları için en alakalı bilgiyi çıkaran özel özetleme mantıkları geliştirmişlerdir. Bu önemli bir ilkeyi gösterir: En iyi offloading stratejisi çoğunlukla göreve özgüdür. Faydalı bir özetin ne olduğu, ajanın neyi başarmaya çalıştığına bağlıdır. Özetlemeyi belirli alana ve göreve göre uyarlayarak, yüksek sinyalli bir bağlamı korurken token tüketimini ciddi şekilde azaltabilirsiniz.
Reduction, toplam token sayısını azaltırken temel bilgiyi koruyacak şekilde bağlamı sıkıştırma ve yoğunlaştırma tekniğidir. Bir ajan çoklu tur boyunca çalıştıkça, konuşma geçmişi büyür. Aktif yönetim olmadan, bu geçmiş tüm bağlam penceresini hızla doldurabilir ve yeni bilgi veya akıl yürütmeye yer bırakmaz. Reduction, konuşmayı belirli aralıklarla daha özlü bir biçime sıkıştırarak bu sorunu çözer.
Anthropic, bu tekniği konuşmayı “sıkıştırmak” olarak adlandırdıkları bir yöntemle uygular. Her mesaj alışverişinin tüm geçmişini tutmak yerine, belirli aralıklarla konuşma geçmişini özetler veya daha yoğun bir forma sıkıştırırlar. Bu özellikle önemlidir; çünkü araştırmalar, uzun bağlamların AI ajanlarının etkin şekilde akıl yürütmesini zorlaştırdığını göstermiştir. Aşırı bağlamın varlığı, ajanın akıl yürütme sürecinin alakasız bilgilerle sapmasına ve optimal akıl yürütmeden uzaklaşmasına yol açan “bağlam zehirlenmesi” (context poisoning) denen bir fenomene neden olabilir.
Reduction tekniği, dil modellerinin nasıl çalıştığına dair temel bir içgörüye dayanır: Daha çok bilgiyle daha iyi akıl yürütmezler. Hatta çoğu zaman tersi doğrudur. Sadece en alakalı bilgiyi içeren yalın, iyi organize edilmiş bir bağlam, daha iyi akıl yürütme ve daha güvenilir ajan davranışı üretir. Bu nedenle birçok lider kuruluş, teorik olarak daha fazla bilgi mevcut olsa bile zamanla bağlam boyutunu aktif şekilde azaltır. Bağlam penceresini odaklı ve yönetilebilir tutarak, ajanın net şekilde akıl yürütmesini ve iyi kararlar vermesini sağlarlar.
Retrieval-Augmented Generation, yani RAG, ilgili bilgilerin çalışma zamanında dinamik olarak getirilip bağlama yüklenmesi tekniğidir; baştan topluca yüklemek yerine bu yaklaşım kullanılır. Ajanlar daha da sofistike hale geldikçe, bu yaklaşım giderek popülerleşmiştir. Bir ajanın ihtiyaç duyabileceği tüm bilgileri baştan bağlama yüklemeye çalışmak yerine, RAG sistemleri ajanların ihtiyacı olduğunu düşündüklerinde aktif şekilde bilgi aramalarına ve getirmelerine olanak tanır.
Bu yaklaşımın avantajı büyüktür. İlk olarak, baştaki bağlam yükünü önemli ölçüde azaltır—ajan yalın bir bağlam penceresiyle başlar ve yalnızca gerektiğinde bilgi çeker. İkinci olarak, katmanlı keşif sağlar; ajan, etkileşimler yoluyla alakalı bağlamı kademeli olarak keşfeder. Her etkileşim, bir sonraki kararı bilgilendiren yeni bilgi üretir. Örneğin, bir ajan önce alakalı dosyaları arayabilir, adlarına veya zaman damgalarına göre bazı dosyaların daha önemli olduğunu keşfedebilir ve ardından o dosyaları ayrıntılı analiz için getirir. Bu katmanlı bağlam keşfi, her şeyi baştan yüklemeye kıyasla çok daha verimlidir.
Anthropic’in Claude Code’u, RAG’in pratikteki mükemmel bir örneğidir. Tüm kod tabanını bağlama yüklemek yerine, Claude Code dosya yolları gibi hafif tanımlayıcılar tutar ve ihtiyaç duydukça grep ve glob gibi araçlarla alakalı dosyaları dinamik olarak getirir. Ajan, hedefli sorgular yazabilir, sonuçları depolayabilir ve büyük veri hacmini ana bağlama asla tamamen yüklemeden komut satırı araçlarıyla analiz edebilir. Bu yaklaşım, insan bilişini de yansıtır—tüm bilgi külliyatını ezberlemeyiz; ancak gerektiğinde başvurmak için dosya sistemleri ve arama araçları gibi harici organizasyon sistemleri geliştirdik.
Isolation, belirli görevler için alt-ajanlar kullanarak, farklı ajanların ayrı sorunlar üzerinde çalışmasını ve bağlam örtüşmesini önlemeyi esas alır. Bu teknik, bazen bağlamı yönetmenin en iyi yolunun karmaşık sorunları daha küçük, odaklı alt-sorunlara bölmek ve her birini kendi bağlam penceresiyle çalışan özel bir ajana devretmek olduğunu kabul eder.
İzolasyon konusunda iki ana paradigma vardır. Önde gelen bir AI araştırma kuruluşu olan Cognition, alt-ajanlar yalnızca görevler tamamen ayrışmış ve örtüşme yoksa kullanılmasını savunur. Onların felsefesi, alt-ajanların karmaşıklık ve potansiyel hata noktası eklediği ve sadece kesinlikle gerekli olduğunda tercih edilmesi gerektiğidir. Buna karşılık Cloud Code gibi diğer kuruluşlar, alt-ajanları mimarilerinin temel bir parçası olarak benimsemiştir. Cloud Code’da, daha büyük bir görevin farklı yönleri için alt-ajanlar oluşturabilir, bir yönetici ajan da bunlar arasında koordinasyon sağlar.
İzolasyonla ilgili temel içgörü, bunun bir denge olduğu gerçeğidir. Bir yandan, alt-ajanlar kullanmak problem alanını bölerek bağlamı yönetmeye yardımcı olur—her ajanın belirli görevine uygun odaklı bir bağlam penceresi olur. Öte yandan, alt-ajanlar arasında koordinasyon yükü ve bilgi aktarımı gereken potansiyel hata noktaları ekler. Doğru yaklaşım, kullanım durumunuza bağlıdır. Alt-problemleri net olan çok karmaşık görevlerde izolasyon çok etkili olabilir. Farklı yönlerin sıkı sıkıya bağlantılı olduğu görevlerde ise, iyi yönetilen bir bağlama sahip tek bir ajan daha uygun olabilir.
FlowHunt, tüm bu bağlam mühendisliği tekniklerini uygulamak için kapsamlı bir kodsuz platform sunar. Geliştiricilerin özel çözümler inşa etmesini gerektirmek yerine, FlowHunt ekiplerin sezgisel bir görsel arayüzle sofistike bağlam yönetim stratejileri uygulamasını sağlar. Bu, bağlam mühendisliğini derin makine öğrenimi bilgisi olmadan da erişilebilir kılar.
FlowHunt’ta izolasyonu, kendi kendini yöneten ekipler (self-managed crews) aracılığıyla uygulayabilirsiniz. Böyle bir ekip, bir yönetici ajanın koordine ettiği birden fazla AI ajanından oluşur. Yönetici ajan, ilk görevi alır, alt görevlere böler ve bunları uzman ajanlara dağıtır. Her ajan, yalnızca kendi sorumluluğuyla ilgili odaklı bir bağlam penceresi tutar. Alt-ajanlar işlerini bitirdiğinde, yönetici ajan sonuçları sentezler. Bu yaklaşım, karmaşık sorunları, her biri optimize edilmiş kendi bağlamına sahip yönetilebilir parçalara bölerek çözmenizi sağlar.
FlowHunt, birden çok ajanın bir sorunu sırayla ele aldığı ardışık görev akışlarını da destekler; her ajanın çıktısı bir sonraki ajana girdi olarak aktarılır. Bu, görevlerin net bağımlılıklarının olduğu iş akışlarında özellikle faydalıdır. Örneğin, bir içerik üretim sürecinde, bir ajan konuyu araştırır, ikinci ajan içeriği taslaklar, üçüncü ajan ise son metni yazar. Her ajan, sadece kendi adımına özgü bilgileri içeren odaklı bir bağlam penceresine sahiptir.
Ayrıca, FlowHunt ile akıllı retrieval sistemlerini doğrudan akışlarınıza entegre edebilirsiniz. Tüm bilgiyi baştan yüklemek yerine, ajanların ihtiyaç duydukça ilgili verileri dinamik olarak getirmesini sağlayabilirsiniz. Bu, veritabanı sorgulamayı, bilgi tabanlarında arama yapmayı veya ajanın ihtiyaç duyduğuna göre dosya getirmeyi içerebilir. Bu yeteneklerin birleşimiyle FlowHunt, tek satır kod yazmadan kurumsal düzeyde bağlam mühendisliği uygulamanıza olanak tanır.
Dört temel tekniğin ötesinde, önde gelen kuruluşların bağlam mühendisliğinde olanakları zorlamak için kullandığı çeşitli ileri düzey stratejiler de vardır. Bu yaklaşımlar genellikle birden fazla tekniği birleştirir ve belirli kullanım durumları için dikkatli ayarlama gerektirir.
İleri düzey stratejilerden biri, önceden yüklenen bağlam ile anında (just-in-time) retrieval’ı birleştiren hibrit bağlam yönetimidir. Her şeyi baştan yüklemek ile her şeyi dinamik olarak getirmek arasında seçim yapmak yerine, hibrit yaklaşımlar hız ve güvenilirlik için bazı kritik bilgileri baştan yükler; ek bilgiye ise gerekirse retrieval ile ulaşır. Claude Code, bu hibrit yaklaşımı kullanır—CLAUDE.md dosyaları genellikle küçük oldukları ve önemli yapılandırma bilgisi içerikleri için baştan bağlama eklenir; daha büyük dosyalar ve veriler ise grep ve glob gibi araçlarla anında getirilir.
Bir diğer ileri strateji, meta veri odaklı bağlam seçimini içerir. Bilginin içeriğine bakmak yerine, sofistike sistemler dosya adı, zaman damgası, klasör hiyerarşisi gibi meta verileri kullanarak hangi bilginin alakalı olduğuna akıllıca karar verir. Örneğin, bir dosya sisteminde çalışan bir ajan, tests klasöründeki test_utils.py dosyasının src/core_logic/ klasöründekine göre çok daha farklı anlamlar taşıdığını meta verilerden çıkarabilir. Bu meta veri sinyalleri, ajanların bilgiyi nasıl ve ne zaman kullanacağını anlamasını sağlar; tam içeriği yükleme ve işleme ihtiyacını azaltır.
Bağlam zehirlenmesini önleme (context poisoning mitigation) de kritik ileri düzey stratejilerdendir. Daha önce tartıştığımız gibi, bağlam zehirlenmesi, bağlamdaki alakasız bilginin ajanın akıl yürütmesini optimal yolundan saptırmasıdır. İleri sistemler, potansiyel zehirli bağlamı aktif olarak tespit edip ortadan kaldırır. Bu; ajanın akıl yürütme zincirini analiz edip, nerede sapma yaşandığını belirlemeyi ve o sapmaya neden olan bağlamı kaldırmayı veya yeniden ifade etmeyi içerebilir. Zamanla bu, bağlam kalitesini sürekli iyileştiren bir geri besleme döngüsü oluşturur.
AI ajanları daha sofistike hale geldikçe ve giderek daha karmaşık gerçek dünya senaryolarında konumlandıkça, bağlam mühendisliği daha da önemli bir hal alacak. Alan hızla gelişiyor ve düzenli olarak yeni teknikler ile en iyi uygulamalar ortaya çıkıyor. Birkaç eğilim, bağlam mühendisliğinin geleceğini şekillendirecek gibi görünüyor.
İlk olarak, daha sofistike otomatik bağlam seçme sistemleri göreceğiz. Hangi bağlamın dahil edileceğini manuel olarak belirlemek yerine, gelecekteki sistemler her ajan ve görev için optimal bağlamı otomatik olarak belirlemek üzere makine öğrenmesini kullanacak. Bu sistemler, ajan performans verilerinden hangi bağlamın en değerli, hangisinin zehirlenmeye yol açtığını öğrenebilecek.
İkinci olarak, bağlam mühendisliği ajan mimarisi tasarımıyla daha entegre hale gelecek. Bağlam yönetimini bir ek iş olarak görmek yerine, gelecekteki ajan sistemleri baştan sona bağlam verimliliği göz önünde bulundurularak tasarlanacak. Bu, doğal olarak sınırlı bağlam pencerelerini daha iyi yöneten yeni ajan mimarilerini veya bilgiyi daha token-verimli şekilde temsil etmenin yeni yollarını içerebilir.
Üçüncü olarak, bağlam mühendisliğinin ayrı bir profesyonel disiplin olarak ortaya çıktığını göreceğiz; özel araçlar, çerçeveler ve en iyi uygulamalarla birlikte. Nasıl ki prompt mühendisliği ad-hoc bir uygulamadan tanınan bir disipline dönüştüyse, bağlam mühendisliği de benzer bir seyir izliyor. Kuruluşlar özellikle bağlam optimizasyonuna odaklanan özel ekipler ve araçlara yatırım yapacak.
{{ cta-dark-panel heading=“FlowHunt ile İş Akışınızı Güçlendirin” description=“FlowHunt’ın, araştırmadan içerik üretimine, yayınlamadan analitiğe kadar AI içerik ve SEO iş akışlarınızı nasıl otomatikleştirdiğini deneyimleyin—hepsi tek bir platformda.” ctaPrimaryText=“Demo Talep Et” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“FlowHunt’ı Ücretsiz Dene” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217” }}
Bağlam mühendisliğine başlamanız için, yaygın bir kullanım senaryosu olan araştırma ve içerik üretimine yönelik bir bağlam mühendisliği uygulanmış ajan oluşturma adımlarını örnekleyelim. Bu örnek, tartışılan tekniklerin gerçek dünyada nasıl uygulanacağını gösteriyor.
Öncelikle, ajanın temel sorumluluğunu net şekilde tanımlayın. Bu örnekte ajanın görevi, bir konuda araştırma yapmak ve kapsamlı bir makale üretmektir. Her şeyi devasa bir bağlam penceresiyle tek ajan içinde yapmak yerine, izolasyon tekniğiyle çok ajanlı bir sistem kullanacaksınız. İlk ajan, konuyla ilgili bilgi toplayan araştırmacıdır. İkinci ajan, araştırmayı kullanarak makaleyi yazan yazardır. Bir yönetici ajan da aradaki koordinasyonu sağlar.
Araştırmacı ajan için retrieval tabanlı bağlam yönetimi uygulayın. Konuyla ilgili mevcut tüm bilgileri baştan yüklemek yerine, araştırmacı ajan veritabanlarında arama yapabilen, API’lere sorgu gönderebilen ve ilgili belgeleri getirebilen araçlara sahip olmalıdır. Bilgi buldukça, temel bulguları özetler ve tam kaynaklara referanslar saklar. Böylece araştırmacının bağlam penceresi yalın kalır ama tüm gerekli bilgiye erişimi devam eder.
Yazar ajan için offloading tekniğini uygulayın. Araştırmacı, bulguların özetini ve tam kaynaklara referansları yazara aktarır. Yazarın bağlamında özet ve gerekirse tam kaynak materyali getirme imkanı vardır. Böylece yazar, ham araştırma verisiyle boğulmadan verimli çalışabilir.
Süreç boyunca, bağlam zehirlenmesine karşı dikkatli olun. Ajanın yanlış kararlar verdiğini veya sapma yaşadığını fark ederseniz, akıl yürütmesini analiz edip hangi bağlam parçasının soruna yol açtığını belirleyin. O bağlamı kaldırın veya yeniden ifade edin ve tekrar test edin. Zamanla, kendi kullanım durumunuz için hangi bağlamın en iyi çalıştığına dair bir sezgi geliştireceksiniz.
Etkili bağlam mühendisliği, ölçüm ve sürekli optimizasyon gerektirir. Bağlam mühendisliği çabalarınızın gerçekten ajan performansını iyileştirip iyileştirmediğini anlamanızı sağlayacak metrikler belirlemeniz gerekir. Takip etmeye değer birkaç anahtar metrik vardır.
İlk olarak, token verimliliğini ölçün—yararlı çıktının tüketilen token’lara oranı. Daha az token kullanarak yüksek kaliteli sonuçlar üreten bir ajan daha verimlidir. Offloading, reduction ve retrieval stratejilerini uyguladıkça bu metriği zaman içinde izleyin. Teknikleri uyguladıkça iyileşme göreceksiniz.
İkinci olarak, akıl yürütme kalitesini ölçün. Bu, ajanın akıl yürütme zincirlerinin tutarlı ve mantıklı olup olmadığını analiz etmeyi veya çıktıların kalite standartlarına göre değerlendirilmesini içerebilir. Bağlam mühendisliğini iyileştirdikçe, ajan alakasız bilgilerle daha az dikkati dağıldığından, akıl yürütme kalitesi de yükselmelidir.
Üçüncü olarak, hata toparlamayı ölçün. Ajan hata yaptığında ne kadar iyi toparlıyor? Daha iyi bağlam mühendisliği, hatanın nedenini ve ne yapılması gerektiğini daha iyi anlamasını sağlayacağından, toparlama kabiliyetini artırır.
Dördüncü olarak, gecikme ve maliyeti ölçün. Bağlam mühendisliği esas olarak kaliteyi artırmak için yapılır; ancak verimlilik faydası da vardır. Daha iyi yönetilen bağlam pencerelerine sahip ajanlar genellikle daha düşük gecikme süresine (daha az token işlemeleri nedeniyle) ve daha düşük maliyete sahiptir. Bu metrikleri izleyerek bağlam mühendisliği çabalarınızın tam etkisini görebilirsiniz.
Bağlam mühendisliğini uygularken ekiplerin sıkça karşılaştığı bazı yaygın hatalar vardır. Bunların farkında olmak, maliyetli hatalardan kaçınmanıza yardımcı olur.
İlk hata aşırı optimizasyondur. Bağlam penceresinden mümkün olan her token’ı çıkarmaya çalışmak cazip gelse de, bu bağlamın gereğinden fazla yalınlaşmasına ve işe yaramaz hale gelmesine yol açabilir. Hedefin optimal dengeyi bulmak olduğunu unutmayın—ajanın etkin şekilde akıl yürütmesi için yeterli bilgi, ama kafasını karıştıracak kadar çok değil. Makul miktarda bağlamla başlayın ve ancak ajanın iyi performans gösterdiğini gözlemlerseniz azaltın.
İkinci hata, görev-özel gereksinimleri göz ardı etmektir. Bağlam mühendisliğinde tek beden herkese uymaz. Müşteri hizmetleri ajanı için işe yarayan yaklaşım, veri analiz ajanı için uygun olmayabilir. Kendi kullanım durumunuzu anlamak ve bağlam mühendisliği yaklaşımınızı buna göre uyarlamak için zaman ayırın.
Üçüncü hata, izleme ve yineleme yapmamaktır. Bağlam mühendisliği tek seferlik bir etkinlik değildir. Ajanınız yeni durumlarla karşılaştıkça ve gereksinimleriniz geliştikçe, performansı sürekli izleyip bağlam stratejinizi ayarlamanız gerekir. İzleme ve yinelemeyi baştan itibaren geliştirme sürecinize dahil edin.
Dördüncü hata, meta verinin önemini hafife almaktır. Pek çok ekip, bağlamlarının içeriğine odaklanır ama ajanların bu içeriği nasıl kullanacağını anlamasına yardımcı olan meta verileri ihmal eder. Dosya adları, zaman damgaları, klasör yapıları ve diğer organizasyonel sinyaller, düşündüğünüzden çok daha değerli olabilir. Bilgiyi nasıl organize edip etiketlediğinize dikkat edin.
Bağlam mühendisliği, AI ajanları inşa etme biçimimizde temel bir değişimi temsil ediyor; mükemmel prompt yazmaya odaklanmaktan, ajan performansını optimize etmek için mevcut tüm bilgileri stratejik olarak yönetmeye odaklanmaya geçiyoruz. Offloading, reduction, retrieval ve isolation gibi dört temel tekniği ve hibrit bağlam yönetimi ile meta veri odaklı seçme gibi ileri stratejileri anlayıp uygulayarak, daha yetenekli, daha güvenilir ve daha verimli ajanlar inşa edebilirsiniz. FlowHunt gibi platformlar bu sofistike teknikleri kodsuz arayüzlerle erişilebilir kılarak, her ölçekten ekibin bağlam mühendisliğinden faydalanmasını sağlar. Kendi projelerinizde bağlam mühendisliğini uygularken bunun yinelemeli bir süreç olduğunu, sürekli ölçüm ve optimizasyon gerektirdiğini unutmayın. Temellerle başlayın, sonuçlarınızı ölçün ve uzmanlık kazandıkça daha gelişmiş teknikler ekleyin. Bağlam mühendisliğinde ustalaşan kuruluşlar, en yetenekli ve güvenilir AI ajanlarını inşa ederek giderek daha fazla AI odaklı dünyada önemli rekabet avantajları elde edecektir.
Bağlam mühendisliği, bir AI ajanına veya dil modeline verilen token’ları stratejik olarak seçip yöneterek performansı optimize etme pratiğidir. Her LLM çağrısında geçen her bir token’ı düşünerek, ajanın etkili şekilde akıl yürütüp hareket edebilmesi için en iyi olası bağlamı oluşturmayı içerir.
Prompt mühendisliği, tek seferlik görevler için etkili prompt’lar ve sistem talimatları yazmaya odaklanır. Bağlam mühendisliği ise daha geniş ve yinelemeli bir yaklaşımdır—çoklu çıkarım adımları boyunca tüm bağlam durumunu yönetir; sistem talimatları, araçlar, harici veriler, mesaj geçmişi ve dinamik olarak alınan bilgiler dahil.
Bağlam çürümesi, bağlam penceresi büyüdükçe bir LLM’in bilgileri doğru şekilde hatırlama ve akıl yürütme yeteneğinin bozulmasına denir. Bunun nedeni, LLM’lerin sonlu bir 'dikkat bütçesine' sahip olması ve aşırı token ile giderek azalan verim yaşamasıdır; bu da dikkatli bağlam seçimini hayati kılar.
Dört ana teknik şunlardır: (1) Offloading—araç yanıtlarını özetleyip tam veriyi referanslarda saklama; (2) Reduction—konuşmaları sıkıştırarak token sayısını azaltma; (3) Retrieval (RAG)—ilgili bilgileri çalışma zamanında dinamik olarak getirme; (4) Isolation—belirli görevler için alt-ajanlar kullanarak bağlam örtüşmesini önleme.
FlowHunt, tüm bağlam mühendisliği tekniklerini uygulamak için kodsuz bir platform sunar. Yönetici ajanlara sahip kendi kendini yöneten ekipler oluşturabilir, ardışık görev akışları kullanabilir, yalıtım için alt-ajanlar uygulayabilir ve akıllı retrieval sistemleri inşa edebilirsiniz—hepsi kod yazmadan.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
FlowHunt'ın bağlam mühendisliği yetenekleriyle daha akıllı, daha verimli AI ajanları oluşturun. Token’ları akıllıca yönetin ve otomasyon iş akışlarınızı ölçeklendirin.
AI ajanları için bağlamı nasıl mühendislik edeceğinizi; araç geri bildirimini yöneterek, token kullanımını optimize ederek ve üretime hazır, güvenilir ajanlar o...
Bağlam mühendisliğinin yapay zeka geliştirmeyi nasıl dönüştürdüğünü, RAG'den üretime hazır sistemlere evrimi ve Chroma gibi modern vektör veritabanlarının ölçek...
Dosya sistemi erişimine sahip gelişmiş AI ajanları oluşturmayı, bağlam aktarım stratejilerini uygulamayı ve LangGraph ile azaltıcı desenleri kullanarak gelişmiş...
Çerez Onayı
Göz atma deneyiminizi geliştirmek ve trafiğimizi analiz etmek için çerezleri kullanıyoruz. See our privacy policy.
