LLM'ler daha güçlü hale geldikçe, komut isteme artık zor olan kısım olmaktan çıkıyor. Bağlam kısıtlayıcı bir unsur haline geliyor.
Bağlam mühendisliği, LLM'lere (büyük dil modelleri) doğru bilgileri doğru biçimde sunmaktır.
Bağlam mühendisliğini zorlaştıran nedir?
Bağlamı yakalamak ve kullanılabilir hale getirmek için yığının her katmanını mühendislikle tasarlamanız gerekir. Çok az bağlam gönderirseniz, LLM'ler ne yapacaklarını bilemezler. Çok fazla bağlam gönderirseniz, belirteçleriniz tükenir. Peki, dengeyi nasıl bulabilirsiniz?
Aşağıda, bağlam mühendisliği hakkında bilmeniz gereken her şeyi paylaşımda buluyorsunuz.
AI Bağlam Mühendisliği Nedir?
AI bağlam mühendisliği, LLM'lerin ve gelişmiş AI ve multimodal modellerin görevlerini etkili bir şekilde yerine getirmeleri için talimatları ve ilgili bağlamı tasarlama ve optimize etme sürecidir.
Bu, komut yazmanın ötesine geçer. Bağlam mühendisliği şunları belirler:
- Hangi bilgiler ortaya çıkarılır?
- Nereden geldiği (bellek, araçlar, veritabanları, belgeler)
- Nasıl biçimlendirildiği (şemalar, özetler, kısıtlamalar)
- Ne zaman modelin akıl yürütme döngüsüne enjekte edilirse
🌟 Amaç: LLM'nin bağlam penceresinde sağladığınız bilgileri optimize etmek ve gürültülü bilgileri filtrelemek.
Bağlam, AI yanıtlarını nasıl iyileştirir?
Bağlam olmadan, bir LLM metnin istatistiksel olarak en olası devamını tahmin eder. Öte yandan, iyi bir bağlam mühendisliği aşağıdakilerle çıktıları iyileştirir:
- Çapalama mantığı: Model, yanıtlarını istatistiksel tahminler yerine bilinen gerçeklere dayandırır.
- Halüsinasyonları azaltmak: Net kısıtlamalar ve ilgili veriler çözüm alanını daraltır.
- Tutarlılığı artırma: Bağlam şekli sabit olduğu için benzer girdiler benzer çıktılar verir.
- Maliyet ve gecikmeyi azaltma: Hedefli bağlam, tüm belgeleri veya geçmişleri dökmekten daha iyidir.
Shopify CEO'su Tobi Lutke'nin sözleriyle özetleyelim:
Prompt mühendisliği yerine bağlam mühendisliği terimini gerçekten çok seviyorum. Bu terim, temel beceriyi daha iyi tanımlıyor: LLM tarafından makul bir şekilde çözülebilmesi için göreve tüm bağlamı sağlama sanatı.
Prompt mühendisliği yerine bağlam mühendisliği terimini gerçekten çok seviyorum. Bu terim, temel beceriyi daha iyi tanımlıyor: LLM tarafından makul bir şekilde çözülebilmesi için göreve tüm bağlamı sağlama sanatı.
AI odaklı ş akışlarında bağlam mühendisliğinin rolü
AI odaklı ş akışlarında, LLM'ler bağımsız araçlar değildir. Zaten veri, kurallar ve durum içeren sistemler içinde çalışırlar.
Bağlam mühendisliği, modelin ş akışında nerede olduğunu ve sonra yapılacakları anlamasını sağlar.
Model mevcut durumu, geçmiş eylemleri ve eksik girdileri fark ettiğinde, genel tavsiyeler üretmek yerine doğru bir sonraki adımı önerir veya uygular.
Bu aynı zamanda onay kuralları, uyumluluk kısıtlamaları ve eskalasyon yolları gibi iş mantığını açıkça sağlamak anlamına da gelir. Bunlar bağlamın bir parçası olduğunda, AI kararları operasyonel gerçeklikle uyumlu kalır.
Son olarak, bağlam mühendisliği, her adımda durum ve kararların temiz bir şekilde aktarılmasını sağlayarak çok adımlı ve ajanslı ş akışlarını mümkün kılar.
Bu, ş akışları ölçeklendikçe hataların birikmesini önler ve böylece bağlam etkinliğini artırır.
👀 Biliyor muydunuz? Kurumsal GenAI uygulamalarının %95'i başarısız oluyor, bunun nedeni modellerin zayıf olması değil, kuruluşların AI'yı gerçek ş Akışlarına entegre edememesi.
ChatGPT gibi genel AI araçları bireyler için iyi çalışır, ancak sistem bağlamından, iş kurallarından veya gelişen durumdan öğrenmedikleri için büyük ölçekte başarısız olurlar. Diğer bir deyişle, AI başarısızlıklarının çoğu model başarısızlıkları değil, entegrasyonlar ve bağlam başarısızlıklarıdır.
📮ClickUp Insight: Ankete katılanların %62'si ChatGPT ve Claude gibi konuşma tabanlı AI araçlarına güveniyor . Tanıdık chatbot arayüzleri ve içerik üretme, veri analizi ve daha fazlasını yapma gibi çok yönlü yetenekleri, bu araçların çeşitli roller ve sektörlerde bu kadar popüler olmasının nedeni olabilir. Ancak, bir kullanıcı her seferinde AI'ya soru sormak için başka bir sekmeye geçmek zorunda kalırsa, ilgili geçiş maliyeti ve bağlam değiştirme maliyetleri zamanla artar. Ancak ClickUp Brain ile böyle bir sorun yoktur. Çalışma Alanınızda yer alır, ne üzerinde çalıştığınızı bilir, düz metin komutlarını anlayabilir ve görevlerinizle son derece alakalı cevaplar verir! ClickUp ile verimliliğinizi 2 kat artırın!
Bağlam Mühendisliği Nasıl İşler?
Bağlam mühendisliği, bilgi modele ulaşmadan önce kademeli olarak şekillendirerek iş yapar.
Bağlam mühendisliği ile tasarlanmış bir sistemin anatomisi şunları içerir:
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Tercihler, geçmiş ve kişiselleştirme verileri
- T𝗼𝗼𝗹 u𝘀𝗲: API'ler, hesap makineleri, arama motorları — LLM'nin işi yapmak için ihtiyaç duyduğu her şey.
- 𝗥𝗔𝗚 c𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁: Weaviate gibi vektör veritabanlarından alınan bilgiler
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗽𝘂𝘁: Elinizdeki gerçek sorgu veya görev
- 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 r𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴: LLM'nin düşünce süreci ve karar verme zinciri
- 𝗖𝗵𝗮𝘁 h𝗶𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆: Süreklilik sağlayan önceki etkileşimler
AI Sistemlerinde Bağlam Mühendisliğinin Faydaları
AI uygulamaları oluştururken bağlam mühendisliğine ihtiyaç duymanızın nedeni şudur:
Daha doğru çıktılar
Karar vermeyle ilgili bağlam sağlayıcı, belirsizliği azaltır. Model, olasılık tahminlerine dayanmak yerine bilinen gerçekler, kısıtlamalar ve durumlar içinde akıl yürütür.
Büyük ölçekte tutarlı davranış
Kararlı bağlam yapıları tekrarlanabilir çıktılar üretir. Benzer girdiler benzer kararlara yol açar; bu da üretim ş akışları için çok önemlidir.
Azaltılmış maliyet ve gecikme süresi
Hedeflenmiş, sıkıştırılmış bağlam, belirteç israfını önler. Sistemler, tam geçmişleri veya belgeleri tekrar tekrar yüklemeden daha hızlı yanıt verir.
Daha güvenli otomasyon
Bağlam, iş kurallarını ve izinleri kodlar. Bu, AI'nın politikaları ihlal etmeden veya riskli eylemleri tetikleyici olmadan hareket etmesini sağlar.
Daha iyi çok adımlı akışlar
Temiz bağlam aktarımları, adımlar arasında durumu korur. Ş Akışları daha karmaşık veya ajansal hale geldikçe hatalar birikmez.
Daha kolay hata ayıklama ve yineleme
Yapılandırılmış bağlam, hataları görünür kılar. Modeli suçlamak yerine, hataları eksik, eski veya yanlış sıralanmış girdilere kadar izleyebilirsiniz.
Daha güçlü kurumsal benimseme
İş akışı bağlamını dikkate alan AI sistemleri güvenilir hissettirir; bu, pilot uygulamalar ile kurumsal çapta benimsenmesi için kullanılan araçlar arasındaki kritik bir farktır.
📚 Daha fazla bilgi: Gerçek Zamanlı Verilere Erişimle AI'dan Nasıl Yararlanılır?
👀 Biliyor muydunuz? Bağlam farkındalığına sahip yapay zeka, verimliliği doğrudan etkiler. Boston Consulting Group'un bir araştırmasına göre, iletişim takımları tek başına üretken yapay zeka sayesinde bugün zamanlarının %26-36'sını geri kazanabilirler. Bağlamı anlayan yeniden tasarlanmış ş akışları ve ajans sistemleri ile verimlilik artışı %50'ye kadar çıkabilir.
AI Bağlam Mühendisliği ve Prompt Mühendisliği
Prompt mühendisliği: ChatGPT'den yeni bir özellik duyurusu e-posta yazmasını isteyin. Tek bir görev için talimatlar yazıyorsunuz.
Bağlam mühendisliği: Bir müşteri hizmetleri botu oluşturuyorsunuz. Bu botun önceki biletleri hatırlaması, kullanıcı hesabı ayrıntılarına erişmesi ve konuşma geçmişini saklaması gerekiyor.
AI Araştırmacısı Andrej Karpathy'nin açıkladığı gibi:
İnsanlar, günlük kullanımda LLM'ye vereceğiniz kısa görev açıklamalarıyla komut istemlerini ilişkilendirir. Endüstriyel güçteki her LLM uygulamasında, bağlam mühendisliği, bağlam penceresini bir sonraki adım için doğru bilgilerle doldurmanın hassas bir sanatı ve bilimidir.
İnsanlar, günlük kullanımda LLM'ye vereceğiniz kısa görev açıklamalarıyla komut istemlerini ilişkilendirir. Endüstriyel güçteki her LLM uygulamasında, bağlam mühendisliği, bağlam penceresini bir sonraki adım için doğru bilgilerle doldurmanın hassas bir sanatı ve bilimidir.
"Prompt mühendisliği" yerine "bağlam mühendisliği" için +1.
İnsanlar, günlük kullanımda LLM'ye vereceğiniz kısa görev açıklamalarıyla komut istemlerini ilişkilendirir. Endüstriyel güçteki her LLM uygulamasında, bağlam mühendisliği bağlam penceresini doldurmanın hassas bir sanatı ve bilimidir... https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 Haziran 2025
"Prompt mühendisliği" yerine "bağlam mühendisliği" için +1.
İnsanlar, günlük kullanımda LLM'ye vereceğiniz kısa görev açıklamalarıyla komut istemlerini ilişkilendirir. Endüstriyel güçteki her LLM uygulamasında, bağlam mühendisliği bağlam penceresini doldurmanın hassas bir sanatı ve bilimidir... https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 Haziran 2025
| Yaklaşım | Odaklandığı nokta | En iyi kullanım alanı |
| Prompt mühendisliği | Model için talimatlar ve çıktı biçimleri oluşturma | Tek seferlik görevler, içerik üretimi, biçime özgü çıktılar |
| Bağlam mühendisliği | Modele ilgili verileri, durumu ve kısıtlamaları sağlamak | Konuşma yapay zekası, belge analiz araçları, kodlama asistanları |
| İkisi bir arada | Net talimatları sistem düzeyinde bağlamla birleştirme | Tutarlı ve güvenilir performans gerektiren üretim AI uygulamaları |
Çoğu uygulama, komut mühendisliği ve bağlam mühendisliğinin bir kombinasyonunu kullanır. Bağlam mühendisliği sisteminizde yine de iyi yazılmış komutlara ihtiyacınız vardır.
Farklılık, bu komutların dikkatle yönetilen arka plan bilgileriyle iş yapmasıdır. Her seferinde baştan başlamanıza gerek yoktur.
📮 ClickUp Insight: Ankete katılanların yarısından fazlası her gün üç veya daha fazla araca yazarak " AI Sprawl " ve dağınık ş Akışlarıyla mücadele ediyor.
Verimli ve yoğun hissettirse de, bağlamınız uygulamalar arasında kaybolur, yazmaktan kaynaklanan enerji kaybından bahsetmeye bile gerek yok. Brain MAX her şeyi bir araya getirir: bir kez konuşun, güncellemeleriniz, görevleriniz ve notlarınız ClickUp'ta tam olarak ait oldukları yere gelsin. Artık geçiş yapmak yok, kaos yok — sadece sorunsuz, merkezi verimlilik var.
AI Bağlam Mühendisliğinin Uygulamaları
AI bağlam mühendisliğinin halihazırda uygulandığı anahtar alanlar şunlardır 👇
Müşteri desteği ve yardım masası otomasyonu
Çoğu sohbet robotu her mesajı yeni bir mesaj olarak değerlendirir ve kullanıcıları aynı şeyi tekrar tekrar söylemeye zorlar.
Bağlam mühendisliği ile AI, kullanıcı geçmişini, önceki etkileşimleri, satın alma kayıtlarını ve ürün belgelerini referans alabilir. Böylece, sorunu zaten bilen bir takım arkadaşı gibi yanıt verir.
📌 Gerçek hayattan örnek: Coda'nın destek ekibi, geçmiş mesajları anlamayı ve ürün belgelerine başvurmayı gerektiren teknik ürün sorularını yanıtlar. Desteği ölçeklendirmek için Intercom Fin kullanırlar. Fin, yanıt vermeden önce belgeleri ve önceki konuşmaları okur, yüksek CSAT'yi korurken müşteri sorularının %50-70'ini bağımsız olarak çözmeye yardımcı olur.
AI yazma ve işyeri verimlilik asistanları
AI yazma araçları, yalnızca üzerinde çalıştığınız şeyi, bunun neden önemli olduğunu ve halihazırda neyin mevcut olduğunu anladıklarında değer sağlar. Bu bağlam olmadan, taslak oluşturmada zaman kazandırırlar, ancak yine de yoğun bir şekilde yeniden yazma ve manuel uyumlaştırma gerektirirler.
İşte bu noktada bağlam mühendisliği AI sonuçları değiştirir. AI'yı görev durumu, belgeler, geçmiş kararlar ve takım kurallarına dayandırarak, yazma asistanları genel metin oluşturmadan ş akışına duyarlı desteğe geçerler.
📌 Gerçek hayattan örnek: ClickUp'ın kendi yapay zekası olan ClickUp Brain, bağlam mühendisliğini Çalışma Alanı düzeyinde uygular. Kullanıcılardan arka plan bilgilerini komut istemlerine yapıştırmalarını istemek yerine, bağlamı doğrudan Görevler, Belgeler, yorumlar, öncelikler ve zaman çizelgelerinden alır.
Anahtar yeteneklerden biri bağlamsal karar verme becerisidir. Bu beceri, devam eden projeleri takım kapasitesi ve geçmiş performansla birlikte değerlendirerek eyleme geçirilebilir içgörüler ortaya çıkarır.
Öncelikle, Brain aşırı yükleme, gecikmeler ve darboğazları tespit edebilir. Sorunu özetlemenin yanı sıra, görevlerin yeniden dağıtımı, zaman çizelgelerinin güncellenmesi ve önceliklerin yeniden dağıtımı şeklinde somut ayarlamalar da önerir.
Bu kararlar canlı bir Çalışma Alanı bağlamına dayandığından, çıktı hemen kullanılabilir. Arka planı yeniden belirtmeye, öncelikleri açıklamaya veya önerileri gerçeklerle manuel olarak uyumlu hale getirmeye gerek yoktur.
ClickUp Brain'i kullanan takımlar, 2,26 kat daha yüksek tam entegrasyon oranları ve en düşük AI hayal kırıklığı puanları (27,1%) bildiriyor.
Satış ve CRM zekası
Satış ş akışları e-postalar, toplantılar, CRM'ler ve elektronik tablolar arasında uzanır. Bağlam olmadan AI, anlaşmanın momentumunu veya alıcının niyetini anlayamaz.
Bağlam mühendisliği, AI'ya alıcıların konuşmaları, zaman çizelgeleri, iletişim tonu ve geçmiş etkileşimleri hakkında görünürlük sağlar. Bu, içgörüleri ortaya çıkarmaya, durmuş anlaşmaları tespit etmeye ve doğru bir sonraki adımı önermeye yardımcı olur.
📌 Gerçek hayattan örnek: Microsoft'un kendi satış takımı, Outlook, Teams aramaları, CRM güncellemeleri ve notlardan bağlam bilgilerini alarak doğru içgörüler ve takip taslakları ortaya çıkaran Copilot for Sales'ı kullanıyor. İç takımlar, kazanılan anlaşmalarda %20 artış ve satıcı başına gelirde %9,4 artış gördü. Bu da bağlam odaklı yapay zekanın performansı nasıl artırdığını gösteriyor.
Sağlık ve klinik AI asistanları
Tıbbi kararlar hasta geçmişine, laboratuvar raporlarına, reçetelere ve doktor notlarına dayanır, ancak bu bilgiler genellikle birbirinden bağımsız sistemlerde bulunur. Bu da doktorların verileri yeniden girmek için çok zaman kaybetmelerine ve önemli ayrıntıları gözden kaçırma riskine yol açar. Bazen zamanlarının neredeyse %40'ını idari işlere harcarlar.
AI bağlam mühendisliği bu veri noktalarını birbirine bağlar. Klinik uzmanlarına doğru özetler, taslak belgeler, ilgili geçmişi vurgular ve potansiyel riskleri veya sonraki adımları ortaya çıkararak destek olur.
📌 Gerçek hayattan örnek: Atrium Health, Microsoft ile ortaklaşa geliştirilen Nuance DAX Copilot'u kullanarak önceki kayıtları ve gerçek zamanlı konuşmaları kullanarak klinik ziyaretleri otomatik olarak belgeliyor. Sonuç olarak, klinisyenler belgeleme için günde 30-40 dakika zaman kazanırken, 12 tıbbi uzmanlık alanını kapsayan bir çalışmada, hasta güvenliğinden ödün vermeden sağlayıcıların verimliliğinin ve memnuniyetinin arttığı bildirildi.
İK ve işe alım asistanları
İşe alım kararları, beceriler, mülakat geri bildirimleri, rol uygunluk ve geçmiş işe alım verileri gibi bağlama bağlıdır. AI bağlam mühendisliği, özgeçmişleri, iş tanımlarını, mülakat transkriptlerini ve geçmiş kalıpları analiz ederek uygun adayları daha hızlı belirlemenizi sağlar.
📌 Gerçek hayattan örnek: Micron'daki kurumsal takımlar, özgeçmişleri, rol gereksinimlerini, iç kariyer yollarını ve geçmiş işe alım sonuçlarını analiz ederek işe uygunluğu tahmin eden bir yetenek istihbarat platformu olan Eightfold AI'yı kullanıyor. Platform, adayları becerileri ve potansiyelleri temelinde değerlendiriyor. Sonuç? Yetenek havuzunu genişleterek, küçük bir işe alım ekibi ile ayda sekiz aday daha işe alınıyor.
Bağlam Mühendisliğini Destekleyen Araçlar ve Platformlar
Konu mühendisliğini büyük ölçekte uygulamaya koymanıza yardımcı olacak araçlar hangileridir?
1. LangChain (Bağlamı programlı olarak bir araya getirmek için en iyisi)
LangChain, bağlamın programlı olarak birleştirilmesi, güncellenmesi ve yönlendirilmesi gereken AI sistemleri oluşturmak için kullanılan açık kaynaklı bir düzenleme çerçevesidir.
AI ajanı aracı, geliştiricilerin statik komutlara güvenmek yerine LLM'leri araçlar, veri kaynakları, bellek ve kontrol mantığı ile bağlantı kurmalarına yardımcı olur.
Core LangChain zincirleme ve geri alma işlemlerini gerçekleştirirken, LangGraph karmaşık, çok adımlı akıl yürütme için durum bilgisi içeren, grafik tabanlı ş akışlarını mümkün kılar.
DeepAgents, bu temele dayanarak uzun süreli, otonom ajanları planlama, alt ajanlar ve kalıcı bağlam ile destekler.
Bu bileşenler bir araya gelerek LangChain'i bağlam mühendisliği için bir kontrol katmanı haline getirir ve bağlamın ne zaman alınacağına, nasıl gelişeceğine ve nerede ajan ş akışları arasında akacağına karar verir.
LangChain'in en iyi özellikleri
- Gözlemlenebilirlik araçlarıyla yürütmeyi izleyerek model çağrılarını, gecikmeyi, hataları ve bağlam akışını uçtan uca izleyin ve hata ayıklama ve performans bilgileri edinin.
- Doğruluğu ölçen, çıktıları karşılaştıran ve değişiklikleri karşılaştırma ölçütlerine göre doğrulayan yerleşik test çerçevelerini kullanarak model davranışını sistematik olarak değerlendirin.
- Sürüm kontrolü, dağıtım kontrolü ve zincirlerin ve ajanların üretime hazır yürütülmesini destekleyen yönetilen ortamlarla ş akışlarını büyük ölçekte dağıtın.
LangChain sınırlamaları
- Bu araç, yeni başlayanlar için öğrenmesi zor bir araçtır ve birkaç günde bir güncellenen belgeler, onu daha da zorlaştırmaktadır.
LangChain fiyatlandırması
- Geliştirici: Ücretsiz
- Artı: 39 $/kullanıcı/ay
- Enterprise: Özel fiyatlandırma
LangChain derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4. 7/5, (30+ yorum)
- Capterra: Yeterli derecelendirme ve yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar LangChain hakkında ne diyor?
Reddit'teki bir kullanıcıya göre:
Birkaç farklı yöntemi denedikten sonra, en çok langgraph ş akışlarıyla standart araç çağırmayı sevdim. Bu yüzden, deterministik ş akışlarını ana LLM'nin araç olarak çağırdığı ajanlar olarak sarıyorum. Bu şekilde, ana LLM gerçek dinamik kullanıcı deneyimi sunar ve yapılacak işi yapmak için bir ş akışına devreder, ardından ş akışı çıktısını ana LLM'ye geri gönderir.
Birkaç farklı yöntemi denedikten sonra, en çok langgraph ş akışlarıyla standart araç çağırmayı sevdim. Bu yüzden, deterministik ş akışlarını ana LLM'nin araç olarak çağırdığı ajanlar olarak sarıyorum. Bu şekilde, ana LLM gerçek dinamik kullanıcı deneyimi sunar ve yapılacak işi yapmak için bir ş akışına devreder, ardından ş akışı çıktısını ana LLM'ye geri gönderir.
2. OpenAI API (Bağlamsal AI API, yapılandırılmış bağlam, araç çağırma ve sistem düzeyinde kontroller sağlar)
OpenAI API, çok geniş bir uygulama alası için gelişmiş üretken AI modellerine erişim için genel amaçlı bir arayüzdür.
Geliştiriciler, dil anlama ve üretme özelliklerini ürünlere entegre etmek için bunu kullanır. Ayrıca özetleme, çeviri, kod yardımı ve akıl yürütme özelliklerini de destekler.
API, sohbet, gömme, fonksiyon çağırma, moderasyon ve çok modlu girdileri destekleyerek modellerle yapılandırılmış etkileşimleri mümkün kılar. OpenAI, kimlik doğrulama, ölçeklendirme ve sürüm işlemleri için uygun olduğu için hızlı prototip oluşturmaya çok uygundur.
Kullanım kolaylığı, API'nin karmaşık model davranışını basit ve güvenilir uç noktalara nasıl özetlediğine bağlıdır.
OpenAI API'nin en iyi özellikleri
- Doğal dil görevleri ve akıl yürütme için metin, kod ve çok modlu girdilerde bağlam farkında çıktıları oluşturun.
- Anlamsal arama, kümeleme ve vektör tabanlı geri alma ş akışlarını güçlendirmek için zengin gömüler oluşturun.
- Modellerin harici sistemler ve hizmetlerle etkileşime girmesini sağlayan yapılandırılmış çağrılar aracılığıyla fonksiyonları ve araçları çağırın.
OpenAI API sınırlaması
- Yerel uzun vadeli bellek yoktur. API ön tanımlı olarak durum bilgisi içermez.
OpenAI API fiyatlandırması
GPT-5. 2
- Giriş: 1,750 $ / 1 milyon belirteç
- Önbelleğe alınmış girdi: 0,175 $ / 1 milyon belirteç
- Çıktı: 14.000 $ / 1 milyon belirteç
GPT-5. 2 Pro
- Giriş: 21,00 $ / 1 milyon belirteç
- Önbelleğe alınmış girdi: Kullanılamıyor
- Çıktı: 168,00 $ / 1 milyon belirteç
GPT-5 Mini
- Giriş: 0,250 $ / 1 milyon belirteç
- Önbelleğe alınmış girdi: 0,025 $ / 1 milyon belirteç
- Çıktı: 2.000 $ / 1 milyon belirteç
OpenAI API derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: Yeterli sayıda yorum yok
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar OpenAI API hakkında ne diyor?
Reddit'teki bir kullanıcıya göre:
OpenAI'nin API'leri diğerleri gibidir, bu nedenle teknik açıdan öğrenme eğrisi sıfır olmalıdır. Tüm uç noktalar, parametreler ve örnek yanıtlar iyi bir şekilde belgelenmiştir. Temel geliştirme deneyiminiz varsa, kursa ihtiyacınız olmamalıdır. Python öğrenmek konusunda yukarıdaki görüşe katılıyorum. Python kütüphaneleri, hayatı kolaylaştırmak için gerekli tüm bilgileri içerir. JS kullanmaya devam etmek istiyorsanız Node kütüphaneleri de mevcuttur. En büyük öğrenme eğrisi, bunları stratejik olarak nasıl kullanacağınız olacaktır. Kodla oluşturmaya başlamadan önce Playground'da sistem mesajlarını, kullanıcı istemlerini ve parametreleri denemek için biraz zaman ayırın. (Çalışan bir şey bulduktan sonra Playground'dan örnek kod alabileceğinizden eminim. )
OpenAI'nin API'leri diğerleri gibidir, bu nedenle teknik açıdan öğrenme eğrisi sıfır olmalıdır. Tüm uç noktalar, parametreler ve örnek yanıtlar iyi bir şekilde belgelenmiştir. Temel geliştirme deneyiminiz varsa, kursa ihtiyacınız olmamalıdır. Python öğrenmek konusunda yukarıdaki görüşe katılıyorum. Python kütüphaneleri, hayatı kolaylaştırmak için gerekli tüm bilgileri içerir. JS kullanmaya devam etmek istiyorsanız Node kütüphaneleri de mevcuttur. En büyük öğrenme eğrisi, bunları stratejik olarak nasıl kullanacağınız olacaktır. Kodla oluşturmaya başlamadan önce Playground'da sistem mesajlarını, kullanıcı istemlerini ve parametreleri denemek için biraz zaman ayırın. (Çalışan bir şey bulduktan sonra Playground'dan örnek kod alabileceğinizden eminim. )
3. LlamaIndex (Geri alma artırma oluşturma sistemi için en iyisi)
LlamaIndex, büyük dil modelleri için harici verileri erişilebilir ve kullanılabilir hale getirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir veri çerçevesidir.
Yapısal ve yapısal olmayan verileri LLM'lerin verimli bir şekilde yorumlayabileceği temsil biçimlerine dönüştüren bağlayıcılar, indeksler ve sorgu arayüzleri sağlar.
Derin bir özel altyapı olmadan RAG sistemleri oluşturabilirsiniz. Bu sistemler, geri alma, vektörleştirme ve alaka sıralamasını soyutlaştırır.
Genellikle anlamsal arama, özetleme ve soru cevaplama gibi kullanım durumları için, gerçek verilere dayalı olarak kullanılır.
LlamaIndex'in en iyi özellikleri
- Heterojen veri kaynaklarını, LLM'lerin etkili bir şekilde sorgulayabileceği aranabilir yapılara indeksleyin.
- Vektör arama ve sorgu planlamasını kullanarak bağlamı stratejik olarak geri getirin ve kesin kanıtlar ekleyin.
- Akıl yürütmeyi verimli ve alakalı tutmak için bağlamı sıkıştırın ve özetleyin.
LlamaIndex fiyatlandırması
- Ücretsiz
- Başlangıç: 50 $/ay
- Avantaj: Aylık 500 dolar
- Kurumsal: Özel fiyatlandırma
LlamaIndex derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: Yeterli sayıda yorum yok
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar LlamaIndex hakkında ne diyor?
Bir kullanıcı Reddit'te şunları paylaşıyor:
Dürüst olmak gerekirse, langchain, llamaindex gibi bu nesil AI çerçevelerinin çoğunun o kadar da iyi olmadığını ve kodu daha karmaşık hale getirdiğini düşünüyorum. Vanilla python kullanmak daha iyidir.
Dürüst olmak gerekirse, langchain, llamaindex gibi bu nesil AI çerçevelerinin çoğunun o kadar da iyi olmadığını ve kodu daha karmaşık hale getirdiğini düşünüyorum. Vanilla python kullanmak daha iyidir.
4. ClickUp BrainGPT (Çalışma Alanınız için en iyi AI asistanı)
Bu listedeki çoğu araç, belirli bağlam mühendisliği parçalarında size yardımcı olur. Komut istemlerini bir araya getirir, verileri alır veya ş akışlarını düzenler.
ClickUp Brain farklı bir yaklaşım benimser. Dünyanın ilk Converged AI Çalışma Alanı olan ClickUp, projelerinizi, görevlerinizi, belgelerinizi ve iletişimlerinizi tek bir platformda birleştirir ve içine bağlam farkında bir AI yerleştirir.
İşte nasıl 👇
Sizi ve işinizi anlayan bir AI ile çalışın
ClickUp Brain, işinizin bağlamını anlar.
ClickUp Görevlerinizden, Belgelerinizden, yorumlarınızdan, bağımlılıklarınızdan, durumlarınızdan, zaman çizelgelerinizden ve sahiplik bilgilerinizden bağlam alır. Çalışma alanı verilerine dayalı bir soru sorduğunuzda her seferinde arka planı yapıştırmanıza veya proje geçmişini açıklamanıza gerek yoktur.
📌 Örneğin, bir yönetici "3. çeyrek kampanyasını yavaşlatan nedir?" diye sorduğunda, Çalışma Alanını tarar ve aşağıdaki gibi somut engelleri ortaya çıkarır:
- Atanmamış görevler
- Onay bekleyenler
- Durmuş incelemeler
- Varlıkları bekleyen bağımlılıklar
Eylem sahiplerini ve zaman etkisini gösteren bir engelleyici raporu alırsınız.
Yürütmeyle zaten uyumlu olan AI yazımı
ClickUp Brain, bir AI yazma asistanı gibi çalışır, ancak önemli bir farkı vardır: takımın neyi geliştirdiğinin farkında olarak yazılar yazar.
Bir ürün yöneticisi veya pazarlamacı ClickUp belge içinde lansman mesajını taslak olarak hazırladığında, Brain şunları yapabilir:
- Mevcut ürün bağlamını kullanarak değer önerilerini tanımlayın.
- Farklı kitle katmanları için mesajları özelleştirin
- Tonu, netliği veya pozisyon hedeflerine uyacak şekilde içeriği yeniden yazın.
Daha da önemlisi, yazılanların görevler, zaman çizelgeleri ve onaylarla bağlantılı kalmasıdır. Belgeler ile iş arasında hiçbir kopukluk yoktur. İçerik daha sonra yeniden yorumlanmaya gerek olmadan önemli ölçüde zaman tasarrufu sağlar.
💡 Profesyonel İpucu: ClickUp Brain'de ChatGPT, Claude ve Gemini ailelerinden birden fazla AI modeli arasından seçim yapın!
- Hızlı, hafif bir model kullanarak bir görev içindeki toplantı notlarını özetleyin.
- Belgeler, görevler ve gösterge panellerinde kampanya performansını analiz ederken, daha fazla muhakeme ağırlıklı bir modele geçin.
Gerçek güç hamlesi nedir? Model seçimini ClickUp'ın bağlantılı bağlamıyla (Görevler, yorumlar, Belgeler ve Özel Alanlar ) eşleştirin, böylece model sadece "akıllı" olmakla kalmaz, gerçek çalışma alanınızın gerçekliği içinde çalışır.
Manuel iş yükünü azaltan bağlamsal görev otomasyonu
AI destekli Görevler ile ClickUp, bağlamı eyleme dönüştürür. Anahtar özellikleri şunlardır:
- ClickUp sohbetindeki tartışmaları görevlere dönüştürür
- Kapsama göre mevcut görev başlığından alt görevler ve görev açıklamaları oluşturun.
- İş durduğunda sonraki adımları önerin
- Gerçek proje durumunu kullanarak rutin güncellemeleri otomasyonla otomatikleştirin
ClickUp'ta AI destekli görev otomasyonunu kullanarak sıkıcı işleri azaltmanın yolu 👇
Otomasyon canlı bağlam tarafından yönlendirildiğinden, takımlar niyeti yapıya dönüştürmek için daha az zaman harcar. İşler sürekli manuel müdahale olmadan ilerler.
Ağır iş AI Ajanlarına yapılacak
ClickUp Super Agents, ClickUp'ın bağlamsal yapay zekasını tekil sorguların ötesine taşıyarak otonom, çok adımlı yürütme aşamasına taşır.
Belirli komutları beklemek yerine, otomasyon için kullanılan bu AI ajanları, Çalışma Alanı'nda sizin adınıza hareket eder ve tanımladığınız bağlam ve hedeflere göre görevleri, kuralları ve sonuçları yerine getirir.
Onları normal ajanlardan ayıran özellikler:
- Proaktif görev yürütme: Ajanlar çalışma alanı bağlamını (görevler, bağımlılıklar, zaman çizelgeleri) yorumlar ve manuel yönlendirme olmadan durum güncelleme, alt görevler oluşturma veya sahiplere bildirimde bulunma gibi işlemleri gerçekleştirir.
- Hedef odaklı ş akışları: Üst düzey bir hedef belirler (ör. "3. çeyrek kampanyasındaki engelleri ortadan kaldırmak") ve ajan, işi ilerletmek için planlar yapar, bağlamı alır ve eylemleri gerçekleştirir.
- Kalıcı bağlam ve bellek: Ajanlar adımlar arasında durumu korur, böylece neyin tamamlandığını ve neyin kaldığını mantıkla değerlendirebilir, doğruluğu artırabilir ve gereksiz işleri azaltabilir.
- Çalışma Alanı araçlarıyla entegrasyon: ClickUp Görevleri, Belgeler ve yorumların yanı sıra bağlı araçlarla etkileşime girerek, bağlamsız eylemler önermek yerine sistemler arasında koordinasyon sağlayarak ş akışlarını tamamlarlar.
📚 Daha fazla bilgi: Model Tabanlı Refleks Ajanları Nedir?
ClickUp'ın en iyi özellikleri
- ClickUp Brain MAX ile AI'yı masaüstünüze ve bağlı uygulamalarınıza getirin: Çalışma alanınızda arama yapın, konuşmayı metin olarak kaydedin, en iyi AI modelleri arasında geçiş yapın ve akışınızı bozmadan görevler, belgeler ve sohbetler üzerinde işlem yapın.
- Enterprise Search ile anında cevapları bulun: Görevler, belgeler, yorumlar, dosyalar ve bağlı araçlar arasında arama yapın, böylece önemli bağlamlar asla gömülü kalmaz veya silolara ayrılmaz.
- Talk to Text ile fikirlerinizi hızlıca yakalayın: Notlarınızı, planlarınızı veya güncellemelerinizi dikte edin ve odaklanmanızı bozmadan veya ivmenizi kaybetmeden metinlerinizi yapılandırılmış bir işe dönüştürün.
- ClickUp Gösterge Panelleri ile manuel işleri azaltın: Gerçek Çalışma Alanı bağlamına ve durum değişikliklerine göre görev güncellemelerini, atamaları ve takipleri otomatik olarak tetikleyin.
- ClickUp Chat ile tartışmaları eyleme geçirilebilir hale getirin: Kararları, geri bildirimleri ve onayları doğrudan görevlerle birlikte tartışın, böylece konuşmaların yürütmeyle bağlantılı kalmasını sağlayın.
- Toplantıları SyncUps ile değiştirin: Asenkron güncellemeleri paylaşın, AI tarafından oluşturulan özetleri alın ve tekrar eden aramalar yapmadan takımların uyumunu sağlayın.
- Teams Hub ile takımları koordine edin: Riskleri tespit etmek ve işleri erken aşamada yeniden dengelemek için takım faaliyetlerini, sahipliklerini, önceliklerini ve kapasitelerini tek bir yerden görünümde görüntüleyin.
- ClickUp Takvim ile gününüzü planlayın: Son teslim tarihleri, öncelikler ve iş yüküne göre AI destekli günlük planlar alın, böylece kişisel odak noktanız takım hedefleriyle uyumlu hale gelir.
ClickUp sınırlamaları
- Özellikleri ve özelleştirme seçenekleri yeni kullanıcıları zorlayabilir.
ClickUp fiyatlandırması
ClickUp puanları ve yorumları
- G2: 4. 7/5 (10.585+ yorum)
- Capterra: 4. 6/5 (4.500+ yorum)
Gerçek hayattaki kullanıcılar ClickUp AI hakkında ne diyor?
Bir ClickUp kullanıcısı da G2'de deneyimlerini paylaşıyor:
ClickUp Brain MAX, ş akışıma inanılmaz bir katkı sağladı. Birden fazla LLM'yi tek bir platformda birleştirme şekli, yanıtları daha hızlı ve daha güvenilir hale getiriyor ve platform genelinde konuşmayı metne dönüştürme özelliği büyük zaman tasarrufu sağlıyor. Ayrıca, hassas bilgileri işlerken içimi rahatlatan kurumsal düzeyde güvenliği de çok takdir ediyorum. […] En çok öne çıkan özelliği, toplantıları özetlerken, içerik taslağı hazırlarken veya yeni fikirler üzerinde beyin fırtınası yaparken gürültüyü ortadan kaldırıp daha net düşünmeme yardımcı olması. İhtiyacım olan her şeye uyum sağlayan hepsi bir arada bir AI asistanım varmış gibi hissediyorum.
ClickUp Brain MAX, iş akışıma inanılmaz bir katkı sağladı. Birden fazla LLM'yi tek bir platformda birleştirme şekli, yanıtları daha hızlı ve daha güvenilir hale getiriyor ve platform genelinde konuşmayı metne dönüştürme özelliği büyük zaman tasarrufu sağlıyor. Ayrıca, hassas bilgileri işlerken içimi rahatlatan kurumsal düzeyde güvenliği de çok takdir ediyorum. […] En çok öne çıkan özelliği, toplantıları özetlerken, içerik taslağı hazırlarken veya yeni fikirler üzerinde beyin fırtınası yaparken gürültüyü ortadan kaldırıp daha net düşünmeme yardımcı olması. İhtiyacım olan her şeye uyum sağlayan hepsi bir arada bir AI asistanım varmış gibi hissediyorum.
AI Bağlam Mühendisliği ile İş Yaparken Karşılaşılan Zorluklar ve Dikkate Alınması Gerekenler
İşte dikkat etmeniz gereken anahtar zorluklar. Model 1 milyon belirteç bağlam penceresini desteklese bile bağlam kontrolden çıkabilir. İşte dikkat etmeniz gereken anahtar zorluklar 👇
Bağlam zehirlenmesi
Halüsinasyon veya yanlış bir çıkarım bağlama girerse ve tekrar tekrar referans alınırsa, model bunu gerçek olarak kabul eder. Bu zehirli bağlam, ş akışlarını zamanla devam eden ve çıktı kalitesini düşüren geçersiz varsayımlara hapseder.
Bağlam dikkat dağınıklığı
Daha büyük bağlamlar caziptir, ancak bağlam çok büyüdüğünde modeller birikmiş geçmişe aşırı odaklanmaya başlar ve eğitim sırasında öğrendiklerini yeterince kullanmazlar. Bu, AI'nın bir sonraki en iyi adımı sentezlemek yerine geçmiş ayrıntılar üzerinde döngüye girmesine neden olabilir.
👀 Biliyor muydunuz? Databricks tarafından yapılan bir araştırma, Llama 3. 1 405B modelinin doğruluğunun, bağlam penceresi dolmadan çok önce, yaklaşık 32.000 belirteç civarında düşmeye başladığını ortaya koydu. Daha küçük modeller ise daha da erken bir aşamada düşüşe geçti.
Modeller genellikle bağlam "tükenmeden" çok önce akıl yürütme kalitesini kaybederler, bu da bağlam seçimini ve sıkıştırmayı ham bağlam boyutundan daha değerli hale getirir.
📚 Daha fazla bilgi: İşyeri Arama Nedir ve Çalışan Verimliliğini Nasıl Artırır?
Bağlam karmaşası
Bağlamdaki alakasız veya düşük sinyal bilgileri, kritik verilerle dikkat çekmek için rekabet eder. Model her bağlam belirteçini kullanmak zorunda hissettiğinde, kararlar karışır ve doğruluk düşer — teknik olarak "daha fazla" bilgi olsa bile.
Bağlam çakışması
Bilgi biriktikçe, yeni gerçekler veya araç açıklamaları önceki içerikle çelişebilir. Çelişkili bağlamlar olduğunda, modeller çelişen sinyalleri uzlaştırmakta zorlanır ve tutarsız veya tutarsız çıktılar ortaya çıkar.
Araç aşırı yüklemesi ve seçim sorunları
Bağlama çok fazla araç tanımı dahil edildiğinde, filtrelenmemiş olarak, model alakasız araçları çağırabilir veya optimal olmayan araçlara öncelik verebilir. Yalnızca alakalı araçların seçici olarak yüklenmesi, karışıklığı azaltır ve karar kalitesini artırır.
Mühendislik karmaşıklığı ve bakım
Etkili bağlam yönetimi, bağlamın sürekli olarak budanmasını, özetlenmesini, boşaltılmasını ve karantinaya alınmasını gerektirir. Sistemler, geçmişi ne zaman sıkıştıracaklarına ve ne zaman yeni bilgiler alacaklarına karar vermelidir; bu da, geçici komut hileleri yerine, düşünülmüş bir altyapı gerektirir.
Belirteç bütçesi disiplini
Her belirteç davranışı etkiler; daha büyük bağlam pencereleri daha iyi sonuçlar garanti etmez. Bağlamı yönetilen bir kaynak olarak ele almalı, alaka düzeyi ve güncelliği belirteç maliyeti ve model dikkat bütçesi ile karşılaştırmalısınız.
⚠️ İstatistik Uyarısı: Çalışanların yaklaşık %60'ı iş yerinde yetkisiz kamuya açık AI araçları kullandıklarını itiraf ediyor ve genellikle hassas şirket verilerini hiçbir denetim olmadan platformlara yapıştırıyorlar.
Ve durum daha da kötüleşiyor: Kuruluşların %63'ü, bu gölge AI kullanımını izlemek, kısıtlamak ve hatta tespit etmek için herhangi bir AI yönetişim politikasına sahip değil.
Sonuç? Kimse AI'nın nasıl kullanıldığını izlemediği için verileriniz sızdırılıyor.
Bağlam Mühendisliğinin Geleceği
Bu, deneme aşamasından ölçeklendirme aşamasına geçişi işaret eder. Bağlam artık insanlar tarafından yönetilmeyecek, kod tarafından üretilip yönetilecektir. Sistemin kendi yapısının bir fonksiyonu olacaktır.
Bunu, OpenAI geliştirici topluluğunda Serge Liatko'nun yazdığı mükemmel makaleyi temel alarak özetleyeceğiz:
Bağlam mühendisliği, ş akışı mimarisine dönüşür.
Bağlam mühendisliği, giderek otomatikleştirilmiş ş akışı mimarisine yerini bırakacaktır. Görev, doğru belirteçleri beslemekle sınırlı kalmayacaktır.
Etkili bağlam mühendisliği, değişen ihtiyaçlara otomatik olarak uyum sağlayan tüm akıl yürütme, araç ve veri akışları dizisini koordine etmeyi içerir.
Bu, bütünsel ş akışları içinde doğru bağlamı kendi kendine yöneten dinamik sistemler oluşturmak anlamına gelir.
Otomasyon, manuel komutları değiştirir
Bir sonraki sınır, kendi kendini organize eden AI'dır. İnsanların her bir komutu veya bağlam paketini elle oluşturmasına gerek kalmadan, geri alma, araçlar, bellek ve iş mantığını birbirine bağlayacaktır. Sistemler, her bir veri parçasını açıkça sağlamak yerine, hangi bağlamın ilgili olduğunu çıkaracak ve hedefler ve geçmişe göre otomatik olarak yönetecektir.
🧠 Bu, ClickUp Super Agents ile zaten gerçekleşiyor. Onlar ortamda bulunan ve her zaman aktif AI takım arkadaşlarıdır, bu da onların insanlarla aynı şekilde işleri anlamalarına ve yürütmelerine yardımcı olur. Zengin hafızalarını kullanarak geçmiş etkileşimlerden sürekli olarak gelişirler — tercihleri, son eylemleri ve proje geçmişini öğrenirler — ve proaktif olarak harekete geçebilir, sorunları üst düzeye taşıyabilir veya bir uyarı beklemeden içgörüler ortaya çıkarabilirler.
Uçtan uca otomasyon, gerçek verimlilik kaldıracı haline gelir.
Bağlam mühendisliği geliştikçe, verimlilik artışı otomasyonlu iş akışlarından gelir. LLM'ler, kullanıcıların mikro yönetimine gerek kalmadan aracı olarak hareket eder, araçları koordine eder, durumu izler ve çok adımlı mantığı uygular.
Eksik bağlamı manuel olarak girmenize gerek kalmaz. Sistem, uzun süreli hafızayı ve muhakemeyi desteklemek için bağlamı düzenler.
Birleşik Bağlam, AI'nın Daha İyi İş Yapmasını Sağlar
AI'nın doğruluğu, bağlam araçlar, ş akışları ve kişiler arasında parçalandığında bozulur. Bilgiler dağınık olduğunda, modeller tahmin yapmak zorunda kalır.
ClickUp gibi birleşik AI çalışma alanları bu konuda mükemmeldir; bağlam stratejinizde işi, verileri ve AI'yı birleştirir.
Denemeye hazır mısınız? ClickUp'a ücretsiz kaydolun.