Prompt Atlası: işe göre yöntem seçme rehberi

İşinizden başlayın

• İşi tarif etmek: amaç, bağlam ve beklenen çıktı.
• Araştırma: belge bulmak, kaynak kullanmak ve belirsizliği korumak.
• Yazı: örnek, bakış açısı ve revizyon.
• Kod: problemi ayırmak, gerçek hesap ve test.
• Ajanlar: çağrılar, araçlar, yetki ve devam notları.
• Düşünme ve öğrenme: açıklama, hatırlama ve kendi yargınızı korumak.
• Kartlarda ara: yöntem adları, Türkçe karşılıkları ve bütün örnekler.

Önce işi tarif etmek

“Bunu iyileştir” dediğimde iyileşmenin ölçütünü modele bırakmış olurum. Daha kullanışlı başlangıç, hangi girdiden ne çıkarılacağını söylemek: iki metni karşılaştırmak mı, bir duyuruyu kısaltmak mı, kodda belirli bir hatayı bulmak mı? Eksik bilgiyle ne yapılacağı da bu tarifin parçası.

Görev ve çıktı sözleşmesi bunun için ilk durak. Sonucun nasıl görünmesini istediğinizi örnekle gösterebiliyorsanız few-shot eklenebilir. Görev, alıntı ve örneği ayraçlarla ayırmak okumayı kolaylaştırır. Bu alanları uzun bir şablonla doldurmak zorunda değilsiniz; kısa ama tamamlanmış bir istek de iş görür.

Araştırırken: bilgi nereden geliyor?

Bir belgeyi bulmak, o belgeden cevap çıkarmak ve cevabın dayanağını göstermek üç ayrı adım. RAG dış koleksiyondan ilgili parçaları getiren düzeni anlatıyor. Zaten elinizdeki metni sohbete yapıştırmak, kendi başına arama katmanı kurmuyor. Sorunun bir sonraki araması önceki bulguya bağlıysa IRCoT veya Self-Ask kartlarına bakabilirsiniz.

Cevabın sonunda bağlantılar olması da yeterli değil. Atıf sözleşmesi, hangi iddianın hangi pasajla desteklendiğini soruyor. Kaynaklar çelişiyorsa veya gerekli bilgi yoksa belirsizlik ve yanıt vermeme devreye giriyor. Benim için burada iyi sonuç bazen kesin bir cevap değil, henüz neyin bilinmediğini açıkça görebilmek.

Yazarken: nerede takıldığınızı seçin

Brief belirsizse CO-STAR veya soru iyileştirme yardımcı bir başlangıç olabilir. Taslak var ama neden işlemediğini anlatmakta zorlanıyorsanız Rubber Duck kartını açın: açıklayan sizsiniz; model, atladığınız bağlantıyı sorularla görünür kılıyor.

Modelin kendi taslağını ölçütlerle eleştirip düzeltmesini istiyorsanız Self-Refine farklı bir iş yapıyor. Kısa özete kaynakta kalan önemli ayrıntıları eklemek için Chain-of-Density var. Daha çok fikir gerektiğinde ortak fikir üretimi kullanılabilir; seçeneklerin birbirinden gerçekten farklı olup olmadığını ayrıca kontrol etmek gerekir.

Kodda: açıklamayla çalıştırmayı ayırın

Bir problemi alt işlere ayırmak için Least-to-Most, önce yol çıkarmak için Plan-and-Solve okunabilir. Modelin yazdığı kodun ne yaptığını açıklaması ise çalıştığını göstermiyor. Self-Debug kartında açıklama, yürütme sonucu ve revizyonun nerede ayrıldığını görebilirsiniz.

Hesabı PAL veya Program of Thoughts ile programa devretmek, gerçek bir yürütücü gerektirir. Self-consistency için de ayrı alınmış cevap örnekleri gerekir; tek mesajda beş çözüm yazılması aynı şey değildir. Kontrolde uzun iç düşünce dökümleri yerine kullanılan işlem, sınır girdisi ve beklenen sonuç gibi kısa, denetlenebilir izler arayın.

Ajanlarda: talimatın yanında çalışma düzeni var

Master prompt ana çalışma belgesini, genel meta prompting böyle bir talimatı hazırlama işini anlatıyor. RUNE, katmanları ve araçları olan belirli bir yapılandırma projesi. Bu adları birbirinin yerine kullanmıyorum; aynı projede birlikte bulunabilirler.

Aşamalar baştan belliyse prompt chaining, sonraki adım gerçek gözleme göre seçilecekse ReAct daha ilgili kartlar. İkisinde de araç sözleşmesi ve yetki sınırı önemini koruyor. Kaynaktan okunan bir emir, yeni işlem yetkisi vermiyor. Uzun işin devamı için bağlam sıkıştırma ve harici notlar ayrı ihtiyaçları karşılıyor.

Öğrenirken: işi kimin yaptığını sorun

Modelin doğru cevap vermesiyle sizin yardımsız çözebilmeniz aynı sonuç değil. Kendine açıklama ve teach-back kartlarında açıklayan insan. Hatırlama alıştırmasında cevabı görmeden önce siz yanıtlıyorsunuz; aralıklı tekrarda gerçek zaman geçmesi ve kayıt tutulması gerekiyor.

Sokratik öğretim öğrenene soru ve ipucu vermeyi amaçlıyor. Recursive Socratic Questioning ise modelin alt sorularla problem çözme algoritması. Adları yakın, yaptıkları iş farklı. Karar verirken modelin önerisine hemen katılmamak için önce insan yargısı düzenini de inceleyebilirsiniz.

Kartları nasıl kullanmalı?

Her kartta kısa bir tanım, kullanım yeri ve üç ayrı senaryo var. Basit örnek yöntemin temel hareketini gösteriyor. Orta örnekte ek bir koşul veya aşama geliyor. İleri örnekte bağımlılıklar, belirsizlik ya da kontrol sınırları belirginleşiyor. İleri örneğe geçmek her zaman daha iyi sonuç almak demek değil.

Örnek durumlar, belgeler ve yanıtlar kurgusal. Çalıştırılmış model benchmark’ları veya kişisel başarı hikâyeleri değiller. Çok çağrılı bir örnekte kimin çağrıyı başlattığı, hangi gerçek sonucun taşındığı ve nerede durulduğu yazıyor. Bu parçalar yoksa yalnız prompt metnini kopyalamak yöntemi tamamlamaz.

Kaynak bölümünde özgün başlık, yazar, bilinen tarih, bağlantı ve kaynağın desteklediği dar iddia bulunuyor. Bazı kaynakların yalnız özeti veya künyesi okunabildi; bu sınır kartta belirtiliyor. İnsan öğrenmesi, model doğruluğu ve anlatım kalitesi farklı ölçütler. Eski bir modelde veya belirli bir derste görülen sonucu bütün kullanımlara taşımıyorum.

Bu, dünyadaki her tekniğin listesi değil; bu rehber için kaynakları ve ad ayrımları uzlaştırılmış bir seçki. Kısaltmanın kökeni belirsizse ona yeni bir otorite yüklemek yerine desteklenebilen alanları anlatıyorum. Tamamı model eğitimi gerektiren bir sistemi de tek sohbet talimatı gibi sunmuyorum.

Kartı açınca yönteme ait illüstrasyonu da görebilirsiniz. Görselin altındaki üretim bilgisi açılır; İngilizce promptu ayrıca kopyalayabilirsiniz. Bir kartı veya Basit/Orta/İleri bölümünü paylaşmak için kendi bağlantısını kullanın. Aynı kartlar ayrı atlas sayfasında da bulunuyor.