Yapay Zekadan Aldığınız Sonuçları 10 Katına Çıkaracak 7 Şaşırtıcı Tavsiye

Yapay zekadan (AI) genel sonuçlar alıyorsanız, sorun modelde değil, yönteminizde. Sorular soruyorsunuz, oysa talimatlar vermeniz gerekiyor. Çoğu kullanıcı, AI modellerinden sık sık tatmin edici olmayan, yavan ve beklediklerinden çok uzak yanıtlar almaktan şikayetçi. Ancak asıl sorun, yapay zekanın kendisinde değil, ona nasıl komut verdiğimizde yatıyor.

Eğer aldığınız sonuçlar sıradan ise, bunun nedeni muhtemelen istemlerinizin (prompt) de sıradan olmasıdır. Bu yazı, çoğu kullanıcının bilmediği, daha akıllı ve etkili istem mühendisliğine dayanan, ezber bozan ve şaşırtıcı ipuçlarını ortaya çıkaracak. Standart yanıtları bir kenara bırakıp yapay zekanın gerçek potansiyelini ortaya çıkarmaya hazır olun.

1. Kullandığınız Arayüzü Derhal Terk Edin

Çoğu kullanıcının yaptığı en temel hata, ChatGPT veya Claude gibi modellerin genel tüketici arayüzlerini kullanmaktır. Bu platformlar kullanıcı dostu olsa da, ciddi bir performans tavanına sahiptir. Nick Saraev’in de belirttiği gibi, bu tüketici arayüzleri, performansı optimize etmek amacıyla kullanıcının görmediği gizli komutları istemlerinize ekler. Bu durum, sonuçlar üzerindeki kontrolünüzü ciddi şekilde sınırlar.

Asıl “mühendislik” ve ince ayar, platform.openai.com/playground gibi API “playground” veya “workbench” versiyonlarında yapılır. Bu arayüzler, size model tipi, “sıcaklık” (temperature) ayarı, maksimum token sayısı gibi kritik parametreler üzerinde tam kontrol sunar. Bu da çıktılar üzerinde çok daha fazla güç sahibi olmanız anlamına gelir.

2. Yapay Zekaya Arama Motoru Değil, Yeni İşe Başlayan Bir Stajyer Gibi Davranın

İstem yazmak, Google’a bir soru sormak gibi değildir. Aksine, yeni işe başlamış yetenekli ama deneyimsiz bir stajyere görev vermek gibidir. Sadece “bana bir pazarlama e-postası yaz” demek, belirsizliklerle dolu bir sonuç almanıza neden olur. Yapay zeka, eksik bilgileri kendi tahminleriyle doldurur ve genellikle hedefi ıskalar.

Etkili bir istem, yapısal bir formül kullanır. AI’a net bir görevlendirme yapmak için şu dört temel unsuru sağlayın:

• Rol: AI’a bir kimlik atayın. Örneğin: “Sen, B2B SaaS markaları için sosyal medya stratejileri geliştiren bir uzmansın.”
• Bağlam: Görevin neden önemli olduğunu ve hangi çerçevede yapıldığını açıklayın. Örneğin: “Pazarlama yöneticilerine yönelik yeni bir raporun lansmanını hedefleyen bir şirket için çalışıyorsun.”
• Görev: Ne yapılması gerektiğini açık ve net bir şekilde belirtin. Örneğin: “Bu raporun öne çıkan üç bulgusunu vurgulayan ve okuyucuyu raporu indirmeye teşvik eden bir e-posta taslağı hazırla.”
• Format: Çıktının nasıl görünmesi gerektiğini tanımlayın. Örneğin: “Sonucu, dikkat çekici bir konu satırı, kısa bir giriş ve üç maddelik bir liste olarak sun.”

Bu yaklaşım, AI’ın belirsizlikleri tahminle doldurmasını engelleyerek çok daha hedefe yönelik ve kullanışlı çıktılar üretmesini sağlar.

3. Sadece Söylemeyin, Gösterin: Birkaç Örnek Bin Kelimeye Bedeldir

“Few-shot prompting” (birkaç örnekle yönlendirme), yapay zekaya ne istediğinizi tarif etmek yerine, istediğiniz çıktıya benzer bir veya iki örnek vererek onu yönlendirme tekniğidir. Bu yöntem, modelin istenen formatı, tonu ve yapıyı kelimelerle anlatmaktan çok daha hızlı anlamasını sağlar.

Örneğin, yapılandırılmış veri çıktısı gerektiren bir görevi ele alalım.

Zayıf İstem (Zero-Shot): İstem: "Müşterinin pizza siparişini geçerli bir JSON formatına dönüştür: large pepperoni"

Bu istem risklidir çünkü AI, her seferinde farklı veya tutarsız olabilecek kendi JSON formatını icat edebilir.

Güçlü İstem (Few-Shot): Sadece talimatı vermek yerine, istediğiniz formatta bir örnek sunmak, AI’ın sonraki tüm siparişler için aynı tutarlı ve hatasız yapıyı kullanmasını garantiler.

İstem: "Müşterinin pizza siparişini geçerli bir JSON formatına dönüştür. İşte bir örnek: I want a small pizza with cheese tomato sauce and pepperoni -> {"size": "small", "type": "cheese", "ingredients": ["cheese", "tomato sauce", "pepperoni"]}. Müşteri siparişi: large pepperoni"

Bu teknik, özellikle JSON, CSV gibi yapılandırılmış veri çıktıları oluştururken, belirli bir yazı stilini taklit ederken veya karmaşık formatlama gerektiren görevlerde paha biçilmezdir.

4. “Pahalı” Model Aslında Daha Ucuz Olabilir

Kullanıcılar genellikle maliyetten kaçınmak için daha “az akıllı” veya daha ucuz modelleri tercih etme eğilimindedir. Ancak bu, uzun vadede daha maliyetli olabilir. Nick Saraev, bu konuda karşı sezgisel ancak güçlü bir argüman sunuyor: GPT-4o gibi daha akıllı ve pahalı modeller, ilk denemede doğruya daha yakın sonuçlar verir. Bu da daha az deneme yanılma, daha az düzeltme ve daha az takip istemi gerektirir. Sonuç olarak hem zamandan hem de dolaylı olarak paradan tasarruf edersiniz.

Gelişmiş bir modelle yapılan tek bir işlemin maliyeti yarım sent (0.005$) gibi çok düşük bir rakam olabilir. Saraev’in belirttiği gibi, bu küçük maliyet farkı, “daha ucuz bir modelle yaşayacağınız ve farkında bile olmadığınız sorunların yarısını ortadan kaldırır.”

“Her zaman daha akıllı bir modelle başlayıp gerekirse aşağı inmenizi tavsiye ederim; daha aptal bir modelle başlayıp yukarı çıkmaya çalışmak yerine. Bu yol çok daha kolaydır.”

5. İstemlerinizi XML Etiketleriyle Düzenleyin

İşte çoğu kullanıcının bilmediği, şaşırtıcı derecede etkili bir teknik: istemlerinizi düzenlemek için XML etiketleri kullanmak. Tıpkı bir web sayfasının HTML etiketleriyle yapılandırılması gibi, istemlerinizi <talimatlar>, <bağlam>, <örnekler>gibi etiketlerle “paketleyebilirsiniz”.

Organize Edilmemiş İstem: Sen bir seyahat blogger'ısın. İtalya'yı ilk kez ziyaret edecekler için 5 günlük bir gezi planı oluştur. Plan, Roma ve Floransa'yı kapsamalı. Bütçe dostu restoran önerileri ve toplu taşıma ipuçları ekle. Çıktı formatı, her gün için madde imli bir liste olmalı. Örnek: Gün 1: Kolezyum ziyareti...

XML ile Düzenlenmiş İstem:

<rol>
Sen bir seyahat blogger'ısın.
</rol>
<talimatlar>
İtalya'yı ilk kez ziyaret edecekler için 5 günlük bir gezi planı oluştur. Plan, Roma ve Floransa'yı kapsamalı. Bütçe dostu restoran önerileri ve toplu taşıma ipuçları ekle.
</talimatlar>
<format>
Çıktı formatı, her gün için madde imli bir liste olmalı.
</format>
<örnek>
Gün 1: Kolezyum ziyareti...
</örnek>

Bu modellerin büyük bir kısmı web verileri (HTML) üzerinde eğitildiği için XML etiket yapısını anlama konusunda oldukça başarılıdırlar. Bu yöntem, isteminizin farklı bölümlerini AI için net bir şekilde ayırır, yanlış anlama olasılığını azaltır ve özellikle karmaşık istemlerde genel organizasyonu iyileştirir.

6. Büyük Görevleri Mikro Adımlara Bölün

Yapay zekadan tek bir devasa istemle karmaşık bir görevi tamamlamasını istemek, genellikle başarısızlıkla sonuçlanır. AI, uzun ve karmaşık talimatlar karşısında bağlamı kaybedebilir, önemli detayları atlayabilir veya hatalı sonuçlar üretebilir.

Daha etkili bir yaklaşım, büyük görevi yönetilebilir mikro adımlara bölmektir. The Nerdy Novelist’in “bir kitabı bölüm bölüm özetleme” örneğini ele alalım:

1. Yanlış Yaklaşım: Tüm kitabı tek bir isteme yapıştırıp “özetle” demek. Sonuç genellikle eksik veya hatalı olur.
2. Doğru Yaklaşım: Her bölümü AI’a ayrı ayrı verip “bu bölümdeki ana karakterleri, kilit olayları ve önemli dünya kurma unsurlarını çıkar” demek. Bu işlemi her bölüm için tekrarladıktan sonra, bu yoğunlaştırılmış notları birleştirip “bu notlardan yola çıkarak kitabın tam bir özetini oluştur” komutunu vermek.

Bu “küçükten başla, sonra büyüt” (fractal technique) yaklaşımı, AI’ın her adımda odaklanmasını sağlar, bağlamı kaybetmesini önler ve nihai çıktının doğruluğunu ve kalitesini önemli ölçüde artırır.

7. Bırakın İstemlerinizi Yapay Zeka Geliştirsin

İşte en ileri düzey ve şaşırtıcı tekniklerden biri: Yapay zekanın kendi kendini geliştirmesini sağlamak. Bir görevi (örneğin mükemmel bir e-posta yazmak) birkaç deneme yanılma ile mükemmelleştirdiğinizde, süreci orada bitirmeyin.

Dan Martell’in “profesyonel hamle” olarak adlandırdığı bu teknikte, elde ettiğiniz ideal çıktıyı AI’a geri verin ve şu komutu yazın:

Bu sonucu üretecek olan sistem istemini (system prompt) şimdi sen yaz.

Bu yöntem, yapay zekanın en etkili istem yapısını, kelime seçimini ve formatını kendisinin formüle etmesini sağlar. Size, gelecekte aynı görevi tekrar tekrar yapmak için kullanabileceğiniz, son derece optimize edilmiş, makine tarafından yazılmış bir şablon sunar. Unutmayın, “bir bilgisayar okuyacaksa, yazması için bir bilgisayara güvenmek” genellikle en iyi sonuçları verir.

Sonuç: Bir Sonraki Büyük Atılım Siz Olabilirsiniz

Yapay zekadan en iyi sonuçları almak, en yeni veya en karmaşık modellere erişimden çok, daha net, yapılandırılmış ve akıllıca iletişim kurma becerisiyle ilgilidir. Bu, basit bir kullanıcı olmaktan çıkıp, sistem odaklı bir “istem mühendisi” haline gelme yolculuğudur.

Bu yazıda, sadece soru sormaktan çıkıp talimatları stratejik olarak yapılandırmayı, sadece anlatmak yerine göstermeyi ve büyük görevleri mikro adımlara bölerek yinelemeyi öğrendiniz. Bu zihniyet değişimi, genel yanıtlar almak yerine, AI’ı hedeflerinize hizmet eden güçlü bir araç haline getirmenizi sağlar. Paylaşılan bu şaşırtıcı ipuçlarını deneyerek, yapay zeka ile etkileşimlerinizi bir sonraki seviyeye taşıyın.

Peki ya yapay zekadaki bir sonraki büyük atılım, modelin kendisi değil de sizin onu yönlendirme yeteneğinizse?

Yapay zekadan (AI) sürekli genel geçer sonuçlar mı alıyorsunuz? Eğer yanıtınız evetse, yalnız değilsiniz. Çoğu kullanıcı, ChatGPT gibi modellerden sık sık yavan, tatmin etmeyen ve beklentilerinin çok altında yanıtlar almaktan şikayet ediyor. Peki, sorun yapay zekanın kendisinde mi?

Aslında hayır. Asıl mesele, bizim ona nasıl komut verdiğimizde yatıyor. Eğer aldığınız çıktılar sıradansa, bunun nedeni muhtemelen verdiğiniz komutların (prompt) da sıradan olması. Etkili yapay zeka istem mühendisliği, sandığınızdan çok daha farklı bir yaklaşım gerektirir. Bu yazı, çoğu kullanıcının bilmediği, daha akıllı ve etkili yöntemlere dayanan, ezber bozan 7 şaşırtıcı tavsiyeyi sizin için bir araya getirdi. Standart yanıtları bir kenara bırakıp yapay zekanın gerçek potansiyelini ortaya çıkarmaya hazırsanız, başlayalım.

İlginizi Çekebilir: Google Veo 3.1 İçin En İyi Prompt Nasıl Yazılır?