Prompt Mühendisliği Örnekleri, Teknikleri ve Pratik Uygulamaları

Bir pizzacıya telefon edip "pizza" siparişi vermezsiniz. İstediğiniz yemeği almak için hamur, üst malzemeleri, baharatlar, içecek ve alerjiniz olan her şeyi belirtirsiniz.

Bu hikayenin ahlaki dersi şudur: Talimatlarınız ne kadar ayrıntılı olursa, pizza tercihlerinize o kadar yakın olur. Bu, Open AI'nın ChatGPT veya Google'ın Gemini gibi üretken AI araçlarının kullanımı için de geçerlidir.

Bu blog yazısında, gen AI araçlarına net talimatlar vermeyi ve spesifik sorular sormayı gösteriyoruz. Bu süreç, prompt mühendisliği olarak da bilinir.

Prompt Mühendisliği nedir?

Prompt mühendisliği, en doğru, alakalı ve yaratıcı yanıtları elde etmek için AI modellerine, özellikle dil modellerine verilen metin girdilerini tasarlama ve iyileştirme sürecidir.

Prompt mühendisliğini neden öğrenmelisiniz?

Üretken AI, içerik yazımından mimari modellemeye kadar geniş bir uygulama aralığında en güçlü ve etkili araçlardan biri haline gelmektedir. McKinsey, ABD ekonomisinde şu anda çalışılan saatlerin %30'una kadarının 2030 yılına kadar Gen AI tabanlı teknolojilerle otomatikleştirilebileceğini öngörmektedir.

Gen AI'dan en iyi şekilde yararlanmak için prompt mühendisliğini iyi öğrenmeniz gerekir.

Etkileşimleri hızlandırma: Prompt mühendisliği, insan niyeti ile makine çıktısı arasındaki birincil arayüz görevi görür. Makine öğrenimi (ML) modelinin doğal dil sorgularınızı anlaması için prompt mühendisliğini bilmeniz gerekir.

AI yaratıcılığını teşvik etme: Generative AI'nın ayırt edici özelliği, komutlara yanıt olarak metin, görüntü veya veri "üretmesi", yani yaratmasıdır. Yaratıcı yanıtlar almak için net komutlar girmeniz gerekir.

Doğru yanıtlar elde etme: Gen AI'da büyük bir zorluk, AI modelinin yanlış varsayımlara veya içsel önyargılara dayalı olarak yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretmesi olan halüsinasyon olgusudur. Bunu ortadan kaldırmak için iyi prompt mühendisliği becerilerine ihtiyacınız vardır.

Getiriyi en üst düzeye çıkarma: Üretken AI, olağanüstü miktarda veriyi işleyen büyük dil modellerinden oluşur. Bir modelin yeteneklerinden en iyi şekilde yararlanmak ve sınırlarını aşmak için iyi bir prompt mühendisliği temel önemdedir.

Alaka düzeyini artırma: AI tarafından üretilen her şeyin hedef kitle ile alakalı olması gerekir. Örneğin, demografik özelliklerini, faizlerini, ihtiyaçlarını, zorluklarını vb. belirleyerek AI tarafından üretilen sosyal medya gönderilerinin hedef kitle ile alakasını artırabilirsiniz.

Bu avantajlardan yararlanmak için, üretken AI'dan istediğiniz sonuçları elde etmek için prompt mühendisliğini nasıl kullanabileceğinizi anlamanız gerekir. Bazı örneklerle başlayalım

Prompt Mühendisliği Örnekleri

Doğru şekilde yapmanıza yardımcı olacak birçok yapılması ve yapılmaması gerekenler, en iyi uygulamalar ve AI prompt şablonları bulunmaktadır. Ancak AI hack'lerine geçmeden önce, prompt mühendisliği gibi pratik bir beceriyi öğrenmenin en iyi yolu, onu iş başında görmekten geçer.

İşte çeşitli iş alanlarında prompt mühendisliğinin bazı örnekleri.

Yazılım geliştirme için hızlı mühendislik

Programlama, hata düzeltme veya dokümantasyon yazma gibi işlerinizde, geliştiriciler için AI araçları işinizi çok daha kolay hale getirebilir. İşte nasıl.

Kod inceleme yardımı

"Python kullanılarak oluşturulan bir robotik süreç otomasyonu (RPA) uygulaması için kod inceleme kontrol listesi oluşturun. Özellikle okunabilirlik ve kurumsal güvenliğe odaklanın."

Teknik belgeler

"Node.js kullanarak bir web uygulamasında OAuth 2.0'ı uygulamaya ilişkin kapsamlı bir kılavuz yazın. Her aşama için adım adım talimatlar ve kod parçacıkları ekleyin."

Hata düzeltme

"Java uygulamasında bellek sızıntılarını tanımlamak ve düzeltmek için kullanılacak araçlar ve kontrol edilecek ortak alanlar dahil olmak üzere sistematik bir yaklaşım açıklayın." Bu konuyu biraz karmaşık bulan yeni başlayanlar için yardımımız var. ClickUp'ın mühendislik için ChatGPT komut istemlerini kullanarak fikirler üretin, planları işleyin ve çok daha fazlasını yapın.

Ürün yönetimi için Gen AI komut istemleri

Çevik yazılım geliştirme takımları genellikle yol haritasını netleştirebilecek ve ilerlemeyi sağlayabilecek ürün yöneticilerinden yoksundur. ChatGPT gibi AI araçları bu konuda yardımcı olabilir.

Özellik önceliklendirme

"RICE puanlama modelini (Erişim, Etki, Güven, Çaba) kullanarak, yaklaşan proje yönetim aracımız için aşağıdaki özelliklere öncelik verin: Kanban panoları, gerçek zamanlı işbirliği, otomatik raporlama ve üçüncü taraf entegrasyonları."

Kullanıcı profili oluşturma

"Kişisel fitness konusunda yeni başlayan, yoğun profesyonelleri hedefleyen bir fitness izleme uygulaması için ayrıntılı bir kullanıcı profili geliştirin. Demografik ayrıntıları, hedefleri, zorlukları ve uygulamayı nasıl kullanabileceklerini dahil edin."

Ürün yol haritası geliştirme

"Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri için AI entegrasyonuna odaklanarak, bir e-ticaret platformunun genişletilmesi için 6 aylık bir ürün yol haritası hazırlayın. Aşamaları, anahtar dönüm noktalarını ve beklenen sonuçları ayrıntılı olarak belirtin." Veya ürün yönetimi için 130'dan fazla ClickUp ChatGPT komut isteminden birini seçin ve hemen başlayın.

Proje yönetiminde hızlı mühendislik örnekleri

Gen AI'dan özelleştirebileceğiniz bir proje planı oluşturmasını isteyebilirsiniz. Ya da sadece planın bazı kısımlarını optimize etmek için yardım alabilirsiniz. Her ikisini de aşağıda göreceğiz.

Proje planı oluşturma

"Pazar araştırması, tasarım ve geliştirme, test ve canlıya alma stratejisi gibi aşamaları içeren yeni bir çevrimiçi pazar yeri başlatmak için ayrıntılı bir proje planı hazırlayın. Her aşama için anahtar faaliyetleri, gerekli kaynakları ve zaman çizelgelerini belirtin."

Kaynak optimizasyonu

“Bir yazılım geliştirme projesi için mevcut kaynak tahsisini analiz edin ve kaliteden ödün vermeden zamanında teslimatı sağlamak için optimizasyonlar önerin. Beceri setleri, iş yükü dağıtımı ve kritik yol görevleri gibi faktörleri göz önünde bulundurun. ”

clickUp tarafından sizin için özel olarak derlenen 190'dan fazla proje yönetimi için ChatGPT komut istemleri.

ClickUp Brain hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

İçerik oluşturma komut istemleri

En iyi AI içerik oluşturma araçları, pazarlama sonuçlarınızı önemli ölçüde iyileştirmenize yardımcı olabilir. Kendiniz görmek için aşağıdakileri deneyin.

Sosyal medya kampanyası

"Yakında piyasaya sürülecek çevre dostu bir şampuan için bir sosyal medya kampanyası tasarlayın. 3 farklı Instagram gönderisi ve 3 farklı Twitter gönderisi ekleyin. Her platform için ilgili hashtag'leri ekleyin."

E-posta bülten içeriği

"Bir teknoloji girişimi için aylık haber bülteninde ürün güncellemeleri, takım üyelerine odaklanan haberler, yaklaşan etkinlikler ve okuyucuları yeni bir özelliği denemeye teşvik eden bir çağrı içeren ilgi çekici içerik oluşturun."

Ayrıca, ürün güncellemesi veya bir takım üyesi hakkında daha fazla ayrıntı vererek daha kesin sonuçlar elde edebilirsiniz. Aşağıda bir örnek verilmiştir.

“Bir takım üyesini öne çıkarın. Adı Jake, harika bir geliştirici. Bu ay bir yılını dolduruyor. Bu süre zarfında, bazı büyük müşteri sorunlarının çözümüne yardımcı oldu. Bir müşteri bir keresinde şöyle dedi: “Jake olmasaydı, bir karışıklık döngüsüne girerdik. Bir taşla iki kuş vurmamıza yardımcı olarak harika bir iş yaptı. ”

ClickUp Brain'i yazma asistanınız olarak kullanın, yazım denetimleri yapın, uzun belgeleri özetleyin, tablolar, şablonlar, transkriptler ve daha fazlasını oluşturun.

Çoğu işletmenin henüz AI tarafından oluşturulan içeriği tercih etmediğini ve bunun da çeşitli AI algılama araçlarının ortaya çıkmasına neden olduğunu unutmayın. Gen AI'yı içerik için kullanmanın en iyi yolu, beyin fırtınası aracı veya boş sayfa sorununu ortadan kaldıran bir başlangıç noktası olarak kullanmaktır.

Sohbet robotu uygulamalarında hızlı mühendislik

Teknik olarak konuşursak, ChatGPT veya Google Gemini, konuştuğumuz bir sohbet robotudur. Girişlerimizi anlar ve yanıtlar üretir. Çok sayıda veriyle büyük dil modellerinde eğitilmiştir.

Bu modelleri alıp, özel veya sektöre özgü bilgilerle daha da eğitebilir ve kullanıcıyla nüanslı, bağlam farkında ve kişiselleştirilmiş konuşmalar yapabilirsiniz. Bu durumda, müşteri "bu sırt çantası ne kadar?" gibi sorular sorabilir

Bununla birlikte, iyi bir müşteri hizmetleri chatbotu, alışveriş geçmişi, konum, tercihler, geçmiş şikayetler vb. gibi kurumsal verilerden yararlanarak cevaplar verebilir ve ürünleri satabilir, böylece kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştirebilir.

Bilgisayar programlama ve sürüm kontrol sistemleri için hızlı mühendislik

Hızlı mühendislik, geliştiricilerin çeşitli programlama dillerinde belirli kod parçacıkları oluşturmasına yardımcı olabilir.

"Bir SQL veritabanına bağlanmak ve fonksiyona aktarılan parametrelere göre bir SELECT sorgusu gerçekleştirmek için bir Python fonksiyonu yazın."

Sürüm kontrolü iş akışlarına AI'yı entegre etmek, commit geçmişine dayalı kod incelemesi için öneriler sağlar, yeniden düzenleme gerektirebilecek kod tabanının alanlarını önerir ve rutin sürüm kontrol görevlerini otomatikleştirerek kod kalitesini ve takım verimliliğini artırır.

AI yaratıcı teknolojileri için prompting

Prompt mühendisliği, özellikle DALL-E gibi modellerde, metinsel açıklamalardan yaratıcı ve karmaşık görseller üretme konusunda benzeri görülmemiş yetenekler ortaya çıkarır.

Örneğin, bir oyun geliştiricisi "Her iki tarafında moda mağazalarının sıralandığı, gün batımında, modern mimari tarzlarda ve soğuk renklerde bir ana cadde görüntüsü oluşturun" gibi bir komut kullanabilir. Sonuçlar, kapsamlı manuel çizim gerektirmeden oyun ortamlarının hızlı bir şekilde görselleştirilmesini sağlar.

Veritabanı analizi için hızlı mühendislik

Genellikle, veritabanlarından bilgi çıkarmak için SQL bilgisine sahip bir kişinin karmaşık programlama dili sorguları yazması gerekir. Üretken AI bunu değiştirerek, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış veri kaynaklarından veri almak için sorgularınızı doğal dilde yazmanıza olanak tanır.

Veri işleme

"Bir veri bilimcisi olun ve analiz için verilerimi temizlemek ve ön işlemden geçirmek için kod yazın. Veri setim, son 30 gün içindeki tüm müşterilerin alışveriş bilgilerini içeriyor."

Burada, Gen AI'dan boş satırları silme, sepet değeri 50$'dan az olan satırları kaldırma gibi belirli temizlik görevlerini yapmasını isteyebilirsiniz.

Veri görselleştirme

"Veri setimi görselleştirmek için Python'da kod yazın. Veri setim, son 30 gün içinde 50 yaşın üzerindeki tüm müşterilerin alışveriş bilgilerini içeriyor."

Görselleştirme ve ince ayar için "alışveriş trendlerini göster" veya "kategoriye göre düzenle" gibi ek özellikler belirtin

Gen AI komutlarıyla duygu analizi

Duygu analizi, özellikle sosyal medya gönderilerinden gelen çevrimiçi kullanıcı tarafından oluşturulan içeriklerde son derece popülerdir. Müşterilerinizin ürününüz hakkındaki duygularını anlamak için kullanabileceğiniz prompt şu şekilde olabilir.

"[marka]'dan bahseden sosyal medya gönderilerini içeren veri setime dayanarak, bunları olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırın. Her bir duygu ile ilişkili belirli özellikleri/yönleri belirleyin."

Prompt mühendisliğinin nasıl işlediğinin temellerini öğrendiyseniz, şimdi daha geniş uygulamalarını ve etkilerini görmenin zamanı geldi.

Veri Odaklı Sektörlerde Prompt Mühendisliğinin Rolü

Yukarıdaki örneklerden, tüm sektörlerde temel veri analizi veya duygu analizi yapabileceğinizi görebilirsiniz. Ancak, üretken AI ve prompt mühendisliği, veri odaklı sektörlerde ve uygulamalarda özel bir değer sunmaktadır. İşte nasıl.

Eğitim

İyi prompt mühendisliği, eğitimcilerin doğru, alakalı, ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş içeriği büyük ölçekte oluşturmasına yardımcı olur. Eğitimde Gen AI için en yüksek potansiyele sahip kullanım örneklerinden bazıları şunlardır:

Kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri: Her bir öğrencinin tercihlerine, yeterliliklerine ve faiz alanlarına göre dersler ve planlar çok kısa sürede oluşturun.

Otomatik içerik oluşturma: Özetler, testler ve okuduğunu anlama soruları gibi destekleyici materyallerin hızlı bir şekilde oluşturulması.

Dil öğrenme ve pratik: Öğrencinin mevcut seviyesine uygun konuşma pratiği senaryoları, gramer alıştırmaları ve kelime alıştırmaları oluşturun.

Özel ders ve destek: AI destekli özel dersler, öğrencilerin belirli sorularını veya zorlandıkları alanları ele alarak açıklamalar, kaynaklar ve alıştırma problemleri sunar.

Araştırma ve geliştirme

Araştırmacılar, kesin ve bağlamla ilgili komutlar oluşturarak AI modellerini kullanarak büyük veri kümelerini tarayabilir, yeni hipotezler üretebilir ve hatta deneysel sonuçları simüle edebilir.

Prompt mühendisleri, araştırmacıların doğru sonuçları büyük ölçekte elde etmek için doğru girdileri tasarlamasına yardımcı olabilir. Bunun değerli olabileceği bazı senaryolar şunlardır:

Literatür incelemesi: Kapsamlı literatür incelemeleri gerçekleştirerek, ilgili çalışmaları, anahtar bulguları ve mevcut bilgi tabanındaki eksiklikleri belirleyin.

Veri madenciliği: Büyük veri kümelerinde kalıpları, korelasyonları ve anomalileri ortaya çıkarma.

Hipotez oluşturma: Aynı araştırma alanında birden fazla hipotez oluşturarak birden fazla yolu keşfetme.

Deney simülasyonu: Deneyleri veya model sonuçlarını simüle ederek, maliyetli ve zaman alıcı fiziksel deneylerin ihtiyacını azaltır.

Sağlık

Prompt mühendisliği, AI modellerinin karmaşık tıbbi verileri yorumlama, teşhis desteği sağlama, hasta bakımını kişiselleştirme ve araştırma ve eğitimi kolaylaştırma yeteneklerini geliştirir.

Prompt mühendisleri, aşağıdaki senaryolarda tıp uzmanlarının verilerinden daha iyi içgörüler elde etmelerine yardımcı olabilir.

Prompt Mühendisliğinin Pratik Kullanım Örnekleri

Temelinde, üretken AI üç formda içerik oluşturabilir: Metin, görüntü ve ses/video. Bu üç formda en etkili AI kullanım örneklerinden bazıları aşağıda verilmiştir.

Metin oluşturmada hızlı mühendislik

Bu, günümüzde üretken AI için en popüler kullanım örneğidir. Gazetecilerden pazarlamacılara, utangaç geliştiricilere kadar, her alandan kullanıcılar ihtiyaçları için AI metin oluşturucuları kullanıyor.

Popüler kullanım örnekleri şunlardır:

Video görüşmelerini metin notlarına dönüştürebilen veya metin notlarını özetleyerek anahtar noktaları, eylem öğelerini vb. belirleyebilen toplantı notları için AI araçları da bulunmaktadır.

Görüntü oluşturmada hızlı mühendislik

Metin kadar yaygın olmasa da, görüntü oluşturma yaratıcılık için inanılmaz fırsatlar sunar. Popüler kullanım örnekleri şunlardır:

Ses ve video üretiminde hızlı mühendislik

Prompt mühendisliği yoluyla ses ve video oluşturma, eğlence, eğitim ve sanal yardım uygulamalarında önemli bir yere sahiptir. AI içerik oluşturma araçlarının bazı pratik kullanım örnekleri şunlardır:

Üretken AI'nın etkisi olağanüstü; her sektörü, endüstriyi, coğrafyayı ve iş türünü etkiliyor. Önümüzdeki on yıl içinde, prompt mühendisliği, bugün "Google'da arama yapmak" gibi, bir kişinin bir şeyi öğrenme ve anlama yeteneğini tanımlayabilir.

Üretken AI hızla gelişse de, prompt mühendisliğine başlamak için kullanabileceğiniz bazı temel yöntemler aşağıda verilmiştir.

Hızlı Yöntemler

Teknik terimlere geçmeden önce, üretken AI'nın temel avantajının, girdilerinizi doğal dilde verebilmeniz olduğunu unutmayın. Öyleyse, ChatGPT, Google Gemini veya Microsoft Copilot ile doğal bir şekilde konuşmaya başlayın.

Yanıtları gözlemleyin ve ilerledikçe girdilerinizi ince ayar yapın. İşte size bu süreçte yardımcı olabilecek bazı kavramlar.

Sıfır atış öğrenme

AI'ya önceden örnekler veya bağlam olmadan bir görev vermek, sıfır atış komut istemine denir. Aşağıdaki özelliklerle karakterize edilir.

Örnek komut: "Aşağıdaki kod parçasında kullanılan birincil programlama dilini belirleyin: print('Hello, World!')."

Az sayıda örnekle öğrenme

Gerçek görevi sunmadan önce AI modeline eldeki görevin birkaç örneğini vermek, few-shot prompting olarak adlandırılır.

Örnek komut: "Giriş ve çıkış çiftleri verildiğinde: Giriş: 5 * 5, Çıkış: 25; Giriş: 8 + 2, Çıkış: 10; Giriş: 7 – 4 için çıkışı hesaplayın."

Düşünce zinciri prompting

Modele, nihai cevaba veya istenen çıktıya götüren ara adımlar veya akıl yürütme yolları oluşturması için komut vermek, düşünce zinciri (COT) komutlama olarak adlandırılır.

Örnek komut: "Verilen 'hello' metin dizisini tersine çevirmek için, önce metin dizisini tek tek karakterlere ayırın. Ardından, bu karakterlerin siparişini tersine çevirin. Son olarak, bu karakterleri tekrar bir metin dizisi haline getirin. Son çıktı nedir?"

Gelişmiş Prompting Teknikleri

Daha karmaşık ve gelişmiş prompt mühendisliği tekniklerine geçelim.

Sıfır atış CoT

Zero-shot chain-of-thought (COT), eğitim verilerinde önceden örnekler olmadan karmaşık sorunları çözmek için iki yöntemi birleştirir.

Daha önce hiç karşılaşmadığı bir yazılım kodunu hata ayıklamak için üretken bir AI modeli kullandığınızı hayal edin.

Sıfır atış COT kullanarak, model bu özel sorun üzerinde eğitilmemiş olmasına rağmen, sorunu anladığını ifade eder, nedenlerini mantıklı bir şekilde çıkarır ve adım adım olası çözümleri ifade eder.

Otomatik prompt mühendisi (APE)

AI, AI'ya doğru cevapları bulması için komut verebilirse ne olur? İşte bu, otomatik komut mühendisliğidir.

AI modelleriyle etkileşim için otomatik olarak komut istemleri oluşturmak veya optimize etmek için algoritmalar ve teknikler kullanılmasına APE denir. Bu modelde, algoritma benzer görevleri otomatikleştirmek için başarılı ve başarısız girişimlerden oluşan bir külliyatı analiz eder.

Ardından, başarılı bir çıktı ile sonuçlanma olasılığı en yüksek olan anahtar kelimeleri, yapıları ve talimatları birleştirir. AI komut dosyalarını oluştururken, APE sistemi bunların etkinliğini değerlendirir, öğrendiklerine göre komut istemini iyileştirir ve süreci tekrar tekrar iyileştirir.

Kullandığınız yöntem ne olursa olsun, etkili prompt mühendisliği yolculuğunuzda birkaç zorlukla karşılaşmanız muhtemeldir.

Prompt Mühendisliğinin Sınırları ve Zorlukları

Gelişmekte olan bir alan olan Gen AI, kendi iniş ve çıkışlarını yaşıyor. Öte yandan, kullanıcılar ihtiyaç duydukları çıktıyı elde etmek için çeşitli komutları ve stilleri deniyor. Böylesine hızlı hareket eden bir teknolojinin zorlukları olması kaçınılmazdır.

Prompt mühendisliğinin en büyük sınırlamalarından bazıları ve bunların üstesinden gelmenin yolları.

Model bağımlılığı: Bir modelde iyi işleyen bir komut, başka bir modelde aynı sonuçları vermeyebilir.

Modeldeki farklılıklara dikkat edin. İlerledikçe ayarlamalar ve optimizasyonlar yapın.

Karmaşıklık ve özgüllük: Etkili promptlar genellikle modelin dilini ve yeteneklerini derinlemesine anlamayı gerektirir.

Büyük dil modellerinizden en iyi şekilde yararlanmak için çok belirsiz ve çok spesifik arasında dengeyi bulun.

Önyargı ve duyarlılık: AI modelleri, eğitim verilerinden önyargıları devralabilir ve siz de prompt mühendisliği yoluyla bunları istemeden güçlendirebilirsiniz. Ayrıca, halüsinasyon, önyargı, duyarsızlık vb. zararlı, yanıltıcı veya etik olmayan çıktılara yol açabilir.

AI kullanımının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ve etik denetimi için sistemler oluşturun.

Ölçeklenebilirlik: Görevlerin kapsamı genişledikçe, her bir benzersiz senaryo için manuel mühendislik komutları pratik olmaktan çıkar.

Gelecekteki ihtiyaçlar için otomatik prompt oluşturma veya optimizasyonu düşünün.

Yorumlanabilirlik: Yorumlanabilirliğin olmaması, komut istemlerini yinelemeli olarak iyileştirmeyi veya sorunları teşhis etmeyi zorlaştırabilir.

Düşünce zinciri yöntemlerini kullanın ve önemli çıktılar için AI'nın mantıksal akıl yürütmesini görmeye ısrar edin.

Aşırı uyum ve yetersiz uyum: Aşırı uyum, bir komut istemi belirli örneklere çok özel olarak uyarlanmış olduğunda ortaya çıkar ve genel durumlarda etkinliğini azaltır. Yetersiz uyum, bir komut istemi çok geniş olduğunda ortaya çıkar ve genel veya alakasız çıktılara yol açar.

Dengeli bir yaklaşım bulun.

Maliyet ve kaynak kısıtlamaları: Özellikle ticari bir ayarda, yüksek kaliteli prompt mühendisliği önemli miktarda hesaplama kaynağı ve uzman zamanı gerektirebilir.

Pratik uygulamalara ve yatırım getirisine odaklanın.

ClickUp ile Hızlı Mühendislikte Mükemmelleşin

Taylor Swift'in şarkısının adı ne? Makarnama ne kadar peynir koymalıyım? Bu veri kümesi analiz için temiz mi? Bu hasta hangi ilaçlara alerjisi var? Bu sprint'te henüz atanmamış görevler nelerdir?

Üretken AI modellerinin kapsamı sürekli genişlemektedir. Sonuç olarak, prompt mühendisliği, sektörler arası profesyoneller arasında sahip olunması gereken bir beceri olarak ortaya çıkmaktadır.

LLM'nin dilini konuşma beceriniz, en iyi sonuçları elde etme başarınızı belirler. Bu beceri, "hızlı mühendislik" olarak özetlenebilir

ChatGPT, Google Gemini, DALL-E vb. gibi ücretsiz LLM'lerden herhangi biriyle hızlı mühendislik yapmayı deneyebilirsiniz. Bir sonraki doğum günü partiniz için favori şarkılarınızın bir remiksini oluşturmasını isteyin veya kredi kartı ekstrelerinize bakarak en büyük harcamalarınızı görselleştirin.

ClickUp Brain ile işlerinizi daha hızlı ve daha etkili hale getirin. ClickUp, AI'yı bilgi yönetimi, proje yönetimi ve yazma için platforma entegre eder.

Dahası var! ClickUp Brain, doğru bir başlangıç yapmanızı sağlamak için yerleşik komut istemleri ve yüzlerce şablonla birlikte gelir. Üretken AI'nın proje yönetiminiz için neler yapabileceğini görün. ClickUp'ı bugün ücretsiz deneyin!

Prompt Mühendisliği Hakkında Sık Sorulan Sorular

1. Örneklerle birlikte hızlı mühendislik nedir?

ChatGPT gibi üretken AI modellerine belirli veya istenen çıktıları üretmeleri için rehberlik etmek amacıyla girdi oluşturma işlemine prompt mühendisliği denir.

Prompt mühendisliği örneği

Bir yazılım geliştiricisi, belirli bir web sitesinden haber başlıklarını toplayan bir web kazıyıcı için Python betiği oluşturmak üzere GPT-4 gibi bir dil modeli kullanmak istediğinde.

Komut: "Beautiful Soup kütüphanesini kullanarak 'example-news-site.com' adresinden en son haber başlıklarını almak için bir Python komut dosyası oluşturun. Komut dosyası sayfalandırmayı gerçekleştirmeli ve başlıkları bir listeye kaydetmelidir."

2. Prompt örneği nedir?

Üretken bir AI modeline verdiğiniz her girdi bir komut satırıdır. İyi bir komut satırı mühendisliği ile çıktınızı önemli ölçüde iyileştirebilir, daha kullanışlı, alakalı, doğru ve ilgi çekici hale getirebilirsiniz.

Bir prompt örneği: "Bambu elyafından üretilmiş bir havlu seti için, çevre dostu özelliklerini, dayanıklılığını ve yumuşaklığını vurgulayan 150 kelimelik bir ürün açıklaması oluşturun. Çevreye duyarlı bir yaşamı teşvik eden ve markanın sürdürülebilirliğe olan bağlılığını vurgulayan bir çağrı ekleyin."

3. Prompt mühendisliğine nasıl başlarım?

Prompt mühendisliğine başlamanın en iyi yolu, kendiniz denemektir. Doğal dil ile etkileşim kurun ve modeli anlayın. Buna paralel olarak şunları yapabilirsiniz:

AI ve doğal dil işleme teknolojilerindeki gelişmelerden haberdar olun, çünkü bunlar komutların nasıl yapılandırılması gerektiğini etkileyebilir.