Prompt engineering hataları genellikle modeli tahmin etmeye zorlamaktan kaynaklanır. En yaygın olanları; eksik bağlam, tek bir isteğe sıkıştırılmış birkaç görev, istenen çıktı için örneklerin verilmemesi, belirsiz kısıtlamalar ve bir prompt düzenli kullanıma girmeden önce test edilmemesidir. Ajanslar bunlardan, promptları brifing gibi yazarak, karmaşık işleri adımlara bölerek, test edilmiş bir prompt kütüphanesi tutarak ve çıktıları net kriterlere göre gözden geçirerek kaçınırlar.
Prompt engineering teknik bir terim gibi duyulabilir, ancak çoğu net bir şekilde yazmaktan ibarettir. GPT, Claude ve Gemini gibi modeller, talimatlar spesifik olduğunda bunları iyi bir şekilde yerine getirirler. Sağlayıcıların kendileri de aynı tavsiyeyi tekrarlayan yönlendirme kılavuzları yayınlarlar: açık olun, bağlam verin, örnekler gösterin ve modelin karmaşık görevler üzerinde adım adım çalışmasına izin verin.
Eksik bağlam neden zayıf çıktıya neden olur?
Bir model dünya hakkında çok şey bilir ancak müşteriniz hakkında hiçbir şey bilmez. “Yeni ayakkabımız için bir ürün açıklaması” isterseniz, hedef kitleyi, satış noktalarını ve tonu kendisi uydurmak zorunda kalır. Sonuç inandırıcı ancak genel geçer olur.
Bağlam, mevcut olan en ucuz iyileştirmedir. Okuyucunun kim olduğunu, ürünün ne olduğunu, onu neyin farklı kıldığını, metnin nerede görüneceğini ve okuyucunun bir sonraki adımda ne yapması gerektiğini belirtin. Teknik özellik sayfası veya görüşme notları gibi kaynak materyalleri yapıştırın ve modele yalnızca bu gerçekleri kullanmasını söyleyin. Bu son talimat aynı zamanda uydurma iddiaları da azaltır.
Tek bir prompt her şeyi yaptığında ne ters gider?
“Konuyu araştır, bir makale taslağı hazırla, bizim sesimizle yaz, SEO anahtar kelimeleri ekle ve beş sosyal medya gönderisi öner” diyen tek bir prompt, genellikle her görevin vasat bir versiyonunu verir. Talimatlar dikkat çekmek için yarışır ve model bunlardan bazılarını tamamen atlayabilir.
Zincirleme (Chaining) daha iyi çalışır. İşi adımlara bölün ve devam etmeden önce her çıktıyı kontrol edin:
- Adım 1: kaynak materyali özetleyin ve temel gerçekleri listeleyin.
- Adım 2: bir taslak önerin; bir kişi bunu onaylasın veya düzenlesin.
- Adım 3: onaylanan taslaktan yola çıkarak her seferinde bir bölümü taslak olarak yazın.
- Adım 4: marka kılavuzunu kullanarak ses tonu için düzenleyin.
- Adım 5: nihai metinden sosyal medya gönderileri gibi türev içerikler oluşturun.
Her adımı test etmek ve düzeltmek daha kolaydır ve önemli noktalarda kontrol bir kişide kalır.
Örnekler neden bu kadar önemlidir?
Bir tonu “dost canlısı ama profesyonel” gibi sıfatlarla tanımlamak, yoruma yer bırakır. O tonda geçmişte hazırlanmış iki veya üç gerçek içerik örneği göstermek, bu belirsizliğin çoğunu ortadan kaldırır. Buna genellikle few-shot prompting denir.
Örnekleri dikkatlice seçin. Eğer her üç örnek de bir soruyla başlıyorsa, model de bir soruyla başlayacaktır. Sesi tutarlı tutarken yapıyı çeşitlendirin ve neyi kopyalayacağınızı (“bu tonu ve cümle uzunluğunu eşleştir”) ve neyi kopyalamayacağınızı (“bu konuları veya ifadeleri tekrar kullanma”) söyleyin.
Kısıtlamalar ne kadar spesifik olmalıdır?
Kontrol edilebilecek kadar spesifik. “Kısa tut” kontrol edilebilir değildir; “120 kelimeden az, iki paragraf, madde işareti yok” kontrol edilebilirdir. Aynı şey stil için de geçerlidir. “Klişelerden kaçın” yerine, asla görmek istemediğiniz ifadeleri listeleyin. “SEO dostu” yerine, hedef anahtar kelimeyi ve nerede görünmesi gerektiğini belirtin.
Açıkça belirtilmeye değer kısıtlamalar
- Platformun gerçek limitiyle kelime veya karakter sayısı.
- Format: başlıklar, listeler, tablolar veya düz metin.
- İzin verilmeyen kelimeler ve iddialar.
- Okuma seviyesi veya hedef kitlenin uzmanlığı.
- Bir araç onu ayrıştıracaksa, adlandırılmış alanlara sahip JSON gibi çıktı yapısı.
Promptları test etmemek bir hata mıdır?
Evet ve bu, ajanslara en çok zaman kaybettiren hatadır. Bir kez çalışan bir prompt, bir sonraki girişte başarısız olabilir. Bir prompt düzenli iş akışının bir parçası olmadan önce, onu çok kısa bir brifing, net bir faydası olmayan bir ürün, alışılagelmiş nişin dışında bir konu gibi zor olanlar da dahil olmak üzere birkaç farklı girdi üzerinde test edin.
Çıktıları, gerçek doğruluk, ses uyumu ve düzenleme süresi gibi önceden kararlaştırılmış kriterlere göre puanlayın. Nelerin fark yarattığını bilmek için promptun bir kısmını tek seferde değiştirin. Bir model güncellemesi geldiğinde, test setini yeniden çalıştırın, çünkü davranış sürümler arasında değişebilir.
Başka hangi alışkanlıklar sorun yaratır?
Yapılandırılmış prompt kullanımına yeni başlayan ekiplerde birkaç küçük hata sıkça görülür:
- Sadece olumsuz talimatlar: “resmi olma” yerine ne yapılması gerektiğini tanımlamak daha güvenilir çalışır.
- Aşırı uzun sohbetler: önceki talimatlar ağırlığını kaybeder, bu yüzden yeni görevler için temiz bir prompt ile yeniden başlayın.
- Gizli varsayımlar: modelin bilemeyeceği kısaltmalar veya iç terimler.
- Kesinlik istemek: kaynak göstermeden “doğru istatistikler” talep etmek uydurmaya davetiye çıkarır.
- Sahiplik olmaması: paylaşılan, sürümlü bir kütüphane yerine kişisel sohbetlere dağılmış promptlar.
Sistem promptlarını ve şablonları ne zaman kullanmalısınız?
Çoğu AI platformu, her konuşmaya uygulanan kalıcı talimatlar belirlemenize olanak tanır: ChatGPT’de özel talimatlar, Claude’da talimatlı projeler, Gemini’da Gems veya bir API kullanırken sistem promptu. Bunlar, marka sesi, hedef kitle ve yasaklı ifadeler gibi sabit bağlam için doğru yerdir. Göreve özel detaylar ise bireysel mesajda yer alır.
Şablonlar, her gün prompt yazmayan insanlara yardımcı olur. “Hedef kitle”, “ana mesaj”, “kanıt noktası” ve “format” gibi alanları olan bir form, kimsenin yapıyı hatırlamasına gerek kalmadan tutarlı bir prompt üretir. Risk, şablonların eskimesidir. Marka kılavuzu değiştiğinde bunları gözden geçirin ve her birinin içinde, her talimatın neden var olduğunu açıklayan kısa bir not tutun, böylece kimse önemli bir kuralı gereksiz göründüğü için silmesin.
Alien Road, müşteri çalışmalarında prompt engineering’i nasıl uygular
Tipik bir iş birliğinde promptları yeniden kullanılabilir varlıklar olarak ele alırız. Keşif sırasında müşterinin marka kılavuzunu, hedef kitle araştırmasını, onaylanmış iddialarını ve en iyi performans gösteren geçmiş içeriklerini toplarız. Bundan, müşteri için her promptun içerdiği bir bağlam bloğu ve reklam varyasyonları, ürün açıklamaları veya makale taslakları gibi tekrarlayan işler için görev promptları oluştururuz.
Her görev promptu bir dizi örnek girdi üzerinde test edilir ve kullanımdan önce bir editör tarafından puanlanır. Promptlar, sürüm numarası, sahibi ve hangi modelle test edildiklerine dair notların bulunduğu paylaşılan bir kütüphanede yaşar. Raporlamada, prompt başına düzenleme süresini ve reddedilme oranını takip ederiz, bu da kütüphanenin nerede çalışmaya ihtiyacı olduğunu gösterir. Bir sağlayıcı yeni bir model yayınladığında, geçiş yapmadan önce test setini yeniden çalıştırırız.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin en sık tekrarladığı AI görevini seçin ve insanların şu anda kullandığı promptu yazın. Onu dört bölümle yeniden yazın: bağlam, görev, örnekler ve kontrol edilebilir kısıtlamalar. Eski ve yeni sürümleri beş gerçek girdi üzerinde test edin ve düzenlemenin ne kadar sürdüğünü karşılaştırın. Daha iyisini tarihli bir paylaşılan belgede kaydedin ve böylece bir prompt kütüphanesindeki ilk girişi elde etmiş olursunuz.
Okumaya devam edin: AI Pazarlama Ajansı · AI Pazarlama