LLM Prompting Uzmanlığı: Bir Geliştirici Rehberi
Kötü yapay zeka yanıtları modelin suçu değildir. Bunlar promptun suçudur.
Prompt yazmak bir beceridir. Belirli teknikler kullanarak bu beceriyi geliştirebilirsiniz. Daha iyi kodlar ve daha akıllı yanıtlar almak için bu yöntemleri kullanın.
Belirli Bağlam Sağlayın Genel sorular sormayı bırakın.
- Kötü: "E-postaları nasıl doğrulayabilirim?"
- İyi: "Bir Node.js Express API'si oluşturuyorum. email-validator paketini kullanarak e-postaların nasıl doğrulanacağını göster. 400 durum kodu ile hata yönetimini de dahil et."
Bir Persona Atayın Yapay zekaya kim olması gerektiğini söyleyin.
- Şunun yerine: "Benzersiz ID'ler için bir fonksiyon yaz."
- Şunu deneyin: "Sen kıdemli bir backend mühendisisin. Zaman damgasına göre sıralanabilen, küresel olarak benzersiz ID'ler için bir Python fonksiyonu yaz. Kararlarını açıkla."
Düşünce Zinciri (Chain of Thought) Kullanın Zor görevler için yapay zekadan adım adım düşünmesini isteyin. Bu, modeli mantığını göstermeye zorlar.
- Şunu sorun: "Düşünce sürecini bana adım adım anlat: 1. Darboğazları belirle. 2. Teknikleri listele. 3. Bir çözüm öner. 4. Kodu yaz."
Örnekler Verin Yapay zekaya istediğiniz kalıbı gösterin. Buna "few-shot prompting" denir. Yapay zekanın tarzınızı öğrenmesi için bir "Önce" ve "Sonra" örneği sunun.
Katı Kısıtlamalar Belirleyin Yapay zekayı kesin olmaya zorlayın. Gereksinimlerinizi net bir şekilde listeleyin:
- Dil sürümü
- Zaman karmaşıklığı (Time complexity)
- Alan karmaşıklığı (Space complexity)
- Harici kütüphane kullanma
Görevleri Parçalara Ayırın Her şeyi aynı anda istemeyin. Adım adım bir yaklaşım kullanın:
- Adım 1: Temel bir sürüm oluşturun.
- Adım 2: Hata yönetimini ekleyin.
- Adım 3: Performansı optimize edin.
- Adım 4: Tipleri (types) ekleyin.
Alternatifler İsteyin Bir problemi çözmek için iki farklı yol isteyin. Bu, ödünleşimleri (trade-offs) anlamanıza yardımcı olur. Her yöntem için artı ve eksileri sorun.
Belirli Formatlar Talep Edin Yapay zekaya çıktıyı nasıl düzenleyeceğini söyleyin. Sorunlar (Issues), Düzeltmeler (Fixes) ve Performans Etkisi (Performance Impact) gibi belirli başlıkları olan yapılandırılmış bir kod incelemesi isteyebilirsiniz.
Kaçınılması gereken hatalar:
- Çok kısa kesmek.
- Bir prompt içinde birbiriyle ilgisiz şeyler istemek.
- Kısıtlamaları sağlamayı unutmak.
- İlk yanıtı kontrol etmeden kabul etmek.
Bu adımlarda uzmanlaşmak daha hızlı çalışmanıza yardımcı olur. Bu yöntemler ChatGPT, Claude ve GitHub Copilot üzerinde çalışır.
Siz hangi prompt ipuçlarını kullanıyorsunuz? Yorumlarda bana bildirin.
İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi