Daha Akıllı Yapay Zeka İş Akışları için Prompt Optimizasyonu Sanatı

Prompt Optimizasyonuna Başlarken

Prompt optimizasyonu, bir Yapay Zeka modeline verdiğiniz girdiyi mümkün olan en doğru ve verimli yanıtları alacak şekilde iyileştirmek anlamına gelir. Sadece net iletişim kurmakla kalmaz—optimize edilmiş istemler aynı zamanda hesaplama yükünü azaltır, böylece daha hızlı işlem süreleri ve daha düşük maliyetler elde edilir. İster müşteri desteği sohbet botları için sorgular yazıyor olun, ister karmaşık raporlar üretiyor olun, istemlerinizi nasıl yapılandırıp ifade ettiğiniz önemlidir.

İyi ve Kötü Prompt Arasındaki Fark

Daha önce Yapay Zeka’ya bir meta açıklama yazdırmayı denediniz mi? Muhtemelen ilk isteminiz şöyleydi:

Prompt optimizasyonu konusu için bana bir meta açıklama yaz.

Bu istem birkaç nedenle yanlıştır. Eğer Google’ın zorunlu kıldığı 140 karakterlik uzunluğu belirtmezseniz, Yapay Zeka bundan çok daha fazla yazacaktır. Uzunluğu doğru yapsa bile genellikle farklı bir tarzda yazar veya tıklanmayacak kadar açıklayıcı ve sıkıcı olur. Son olarak, makalenizi okumadan yalnızca belirsiz meta açıklamalar üretebilir.

Aşağıdaki isteme bakın. Daha uzun ve bu blogda öğreneceğimiz birkaç teknik kullanıyor. Bu istemin iyi yaptığı şey, tüm olası sorunları ele alarak tam olarak ihtiyacınız olan çıktıyı ilk seferde almanızı sağlamasıdır:

Temelleri Anlamak

Token’lar, Yapay Zeka modellerinin işlediği metnin yapı taşlarıdır. Modeller metni bu token’lara böler. Tek bir token bir kelime, birden fazla kelime veya bir kelimenin bir parçası olabilir. Daha fazla token genellikle daha yavaş yanıtlar ve daha yüksek hesaplama maliyeti anlamına gelir. Bu nedenle, token’ların nasıl çalıştığını anlamak, istemleri daha iyi yapmak ve maliyet açısından uygun ve hızlı olmalarını sağlamak için önemlidir.

Token’lar Neden Önemlidir:

1. Maliyet: OpenAI’nin ChatGPT’si gibi birçok Yapay Zeka modeli, işlenen token sayısına göre ücret alır.
2. Hız: Daha az token daha hızlı yanıtlar sağlar.
3. Açıklık: Kısa ve öz bir istem, modelin ilgili ayrıntılara odaklanmasına yardımcı olur.

Örneğin:

• Yüksek Token’lı İstem:
  Makine öğrenimi modellerinin nasıl eğitildiğini, tüm olası algoritmalar dahil olmak üzere her yönüyle detaylıca açıklar mısınız?
• Düşük Token’lı İstem:
  Makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecini, temel algoritmalara odaklanarak özetle.

Yüksek token’lı istemde, Yapay Zeka’ya tüm olası seçenekler hakkında ayrıntılı bilgi vermesi istenirken, düşük token’lı istemde basit bir genel bakış istenir. Genel bakışı gördükten sonra ihtiyaçlarınıza göre bunu genişletebilir, böylece istediğiniz sonuca daha hızlı ve daha ucuza ulaşabilirsiniz.

Etkili İstemler Oluşturmanın Yolları

Etkili istemler oluşturmak, açıklık, bağlam ve yaratıcılığın birleşimini gerektirir. Farklı formatları denemeniz, Yapay Zeka’yı en iyi şekilde yönlendirmenin yollarını keşfetmenizi öneririz. İşte bazı temel teknikler:

Spesifik ve Açık Olun

Belirsiz istemler modeli şaşırtabilir. İyi yapılandırılmış bir istem, Yapay Zeka’nın amacınızı anlamasını sağlar.

Örnek:

• Belirsiz İstem:
  Spor hakkında yaz.
• Spesifik İstem:
  Basketbol oyuncularında düzenli egzersizin faydaları hakkında 200 kelimelik bir blog yazısı yaz.

Bağlam Sağlayın

İlgili ayrıntıları dahil etmek, Yapay Zeka’nın ihtiyaçlarınıza uygun yanıtlar üretmesine yardımcı olur.

Örnek:

• Bağlam Yok:
  Fotosentezi açıkla.
• Bağlamlı:
  Fotosentezi 10 yaşındaki bir çocuğa basit bir dille açıkla.

Örnekler Kullanın

Örnekler eklemek, Yapay Zeka’ya istediğiniz formatı veya tonu anlamasında rehberlik eder.

Örnek:

• Örnek Yok:
  Bir akıllı telefon için ürün yorumu oluştur.
• Örnekli:
  Şu şekilde olumlu bir akıllı telefon yorumu yaz: “Bir haftadır [Ürün Adı]’nı kullanıyorum, kamera kalitesi mükemmel…”

Şablonlarla Deneyin

Benzer görevler için standart şablonlar kullanmak tutarlılık sağlar ve zamandan tasarruf ettirir.

Blog Oluşturma için Örnek Şablon:
“[Kelime sayısı] kelimelik, [konu] hakkında, [özelliklere] odaklanan bir blog yazısı yaz. Samimi bir ton kullan ve [anahtar kelimeleri] dahil et.”

Bağlam Optimizasyonu için Gelişmiş Teknikler

İstemlerinizi bir üst seviyeye taşımanıza yardımcı olabilecek çeşitli gelişmiş stratejiler vardır. Bu teknikler temel açıklık ve yapının ötesine geçerek, daha karmaşık görevlerin üstesinden gelmenizi, dinamik verileri entegre etmenizi ve Yapay Zeka yanıtlarını belirli alanlara veya ihtiyaçlara göre uyarlamanızı sağlar. Her tekniğin nasıl çalıştığına dair kısa bir özet ve pratik örnekler aşağıdadır.

Few-Shot Öğrenme

Few-shot öğrenme, ihtiyacınız olan desen veya formatı Yapay Zeka’nın anlamasına yardımcı olmak için isteminize az sayıda örnek eklemektir. Modelin minimum veriyle genelleme yapmasını sağlar; yeni veya alışılmadık görevler için idealdir.

İsteminizde birkaç örnek vererek modelin beklentilerinizi anlamasını sağlayabilirsiniz.

Örnek istem:

Aşağıdaki ifadeleri Fransızcaya çevirin:

1. Günaydın → Bonjour
2. Nasılsın? → Comment ça va?
   Şimdi çevirin: Adın ne?

Prompt Zincirleme

Prompt zincirleme, karmaşık görevleri birbirini takip eden daha küçük ve yönetilebilir adımlara bölme sürecidir. Bu yöntem, Yapay Zeka’nın çok adımlı problemleri sistematik bir şekilde ele almasını sağlar; çıktıdaki açıklığı ve kesinliği artırır.

Örnek istem:

• Adım 1: Bu makaleyi 100 kelimeyle özetle.
• Adım 2: Özeti bir tweet’e dönüştür.

Bağlamsal Geri Getirme

Bağlamsal geri getirme, isteme harici kaynaklara atıf yaparak veya önemli ayrıntıları özetleyerek ilgili ve güncel bilgileri entegre eder. Böylece Yapay Zeka’ya daha doğru ve güncel veriler sunarak daha bilgili yanıtlar alabilirsiniz.

Örnek:
“Bu rapordan [bağlantı ekleyin] alınan verileri kullanarak, yenilenebilir enerji [trendleri] üzerine temel bulguları özetleyin.”

Embedding’lerle İnce Ayar

Embedding’lerle ince ayar, Yapay Zeka modelini özel veri temsilleriyle belirli görevlere veya alanlara göre özelleştirir. Bu özelleştirme, niş veya sektöre özel uygulamalarda yanıtların alaka düzeyini ve doğruluğunu artırır.

Token Yönetim Stratejileri

Token kullanımını yönetmek, Yapay Zeka’nın girdileri ve çıktıları ne kadar hızlı ve ekonomik işlediğini kontrol etmenizi sağlar. İşlenen token sayısını azaltarak maliyetleri düşürebilir ve kaliteyi kaybetmeden daha hızlı yanıtlar alabilirsiniz. Token’ları etkili şekilde yönetmek için şu teknikleri kullanın:

1. Gereksiz Kelimeleri Kırpın: Gereksiz veya fazla ayrıntılı ifadelerden kaçının. İstemleri kısa ve öz tutun.
   • Fazla Detaylı: Eğer zahmet olmazsa, lütfen … hakkında bir genel bakış sunabilir misiniz?
   • Kısa ve Öz: … hakkında genel bir bakış sunun.
2. Pencereleme (Windowing) Kullanın: Uzun girdilerin yalnızca en ilgili bölümlerini işlemeye odaklanın. Bölümlere ayırarak, Yapay Zeka’nın tüm girdi üzerinde tekrar tekrar çalışmadan özetler çıkarmasını sağlayabilirsiniz.
   • Örnek: 10.000 kelimelik bir belgeden ana noktaları çıkarmak için bölümlere ayırıp her bölümün özetini istemek.
3. Girdileri Toplu ve Parçalı İşleyin: Birden fazla istemi işlerken, bunları verimlilik için gruplayın.
   • Örnek: Birden fazla ilgili sorguyu, net ayraçlarla tek bir istemde birleştirin.

Performansı Nasıl Takip Etmeli?

Optimizasyon, yalnızca daha iyi istemler yazmakla bitmez. Performansı düzenli olarak takip edin ve geribildirimlere göre yineleyin. Bu sürekli takip, istikrarlı bir iyileştirme sağlar ve bilinçli değişiklikler yapmanıza olanak tanır.

Şu ana alanlara odaklanın:

• Yanıt Doğruluğu: Çıktılar beklentileri karşılıyor mu?
• Verimlilik: Token kullanımı ve işlem süreleri kabul edilebilir sınırlar içinde mi?
• Alaka Düzeyi: Yanıtlar konuya sadık mı?

En iyi yaklaşım, her istem için tam kullanımınızı görmenizi ve analiz etmenizi sağlayan bir arayüzde çalışmaktır. İşte aynı FlowHunt Yapay Zeka iş akışı, yalnızca kaynak materyali değiştirerek 5 kez çalıştırıldı. Ücretler arasındaki fark yalnızca birkaç kuruş; ancak yeni ücretler birikmeye başladığında fark hızla dikkat çekici hale gelir:

Sonuç

İster Yapay Zeka modellerinde ücretsiz limitten en iyi şekilde yararlanmak isteyin, ister ölçekli bir Yapay Zeka stratejisi inşa ediyor olun, prompt optimizasyonu Yapay Zeka kullanan herkes için kritiktir. Bu teknikler, Yapay Zeka’yı verimli kullanmanıza, doğru çıktılar almanıza ve maliyetleri düşürmenize olanak tanır.

Yapay Zeka teknolojisi geliştikçe, modellerle net ve optimize edilmiş iletişimin önemi de artacaktır. Bu stratejileri bugün ücretsiz olarak denemeye başlayın. FlowHunt, çeşitli Yapay Zeka modelleri ve yetenekleriyle tek bir kontrol panelinde çalışmanızı, her görev için optimize ve verimli Yapay Zeka iş akışları oluşturmanızı sağlar. 14 günlük ücretsiz denemeyi deneyin!