İyi prompt yazmak için uygulanabilir bir şablon
Amaç, bağlam, çıktı biçimi ve kontrol ölçütleriyle daha anlaşılır yapay zekâ talimatları hazırlayın.
Dört parçalı prompt kartı
Amaç
Bu çıktı hangi iş için kullanılacak?
Bağlam
Kaynak, hedef kitle ve eksikler neler?
Biçim
Paragraf, tablo veya dosya yapısı ne?
Kontrol
Hangi bilgiler doğrulanmalı?
Kendi gerçek verilerinizi ekleyerek uyarlayın.
İyi bir prompt, doğru kelimeyi gizli bir formülde bulmak değildir. Yapılacak işi, kullanılacak bilgiyi ve beklenen sonucu açıkça anlatmaktır. Karşınızdaki kişinin sizin kadar bağlam bilmediğini düşünerek yazmak çoğu zaman uzun sıfat listelerinden daha yararlıdır. Bu rehberdeki şablon metin üretimi, özetleme ve taslak hazırlama için başlangıç noktasıdır; her göreve aynen kopyalanması gereken bir kural değildir.
Dört parçalı bir iş tanımı kurun
İlk parça amaçtır: Hangi karar veya iş için çıktı istiyorsunuz? İkinci parça bağlamdır: Kim okuyacak, hangi kaynaklar kullanılacak, hangi bilgiler eksik? Üçüncü parça çıktı biçimidir: Paragraf, tablo, madde listesi veya belirli alanları olan bir dosya mı? Son parça kontrol ölçütüdür: Sonuçta mutlaka bulunması gerekenler ve doğrulanmamış bilgilerin nasıl işaretleneceği. Bu düzen, talimatın gözle kontrol edilmesini de kolaylaştırır.
Bir ürün açıklaması örneği
Şu örneği kendi bilgilerinizle uyarlayabilirsiniz: “Aşağıdaki doğrulanmış ürün özelliklerinden Türkçe bir ürün açıklaması hazırla. Okur, ürünü ilk kez inceleyen bir müşteri. Önce iki cümlelik tanıtım, ardından kullanım alanları ve teknik özellikler yaz. Verilmeyen ölçü, fiyat, garanti veya sertifika bilgisini ekleme. Eksik bilgileri metnin sonunda ayrı sorular olarak listele.” Ardından özellikleri açık bir başlık altında verin. Bu talimat, modelin bilgi eksiklerini pazarlama diliyle kapatmasını azaltmayı amaçlar; sonucu kontrol etme sorumluluğunu kaldırmaz.
Kaynak ile talimatı ayırın
Kopyaladığınız belgeyi kendi isteğinizden ayırmak için “Kaynak metin” ve “Yapılacak iş” gibi başlıklar kullanın. Özellikle internetten alınan metinlerde, kaynağın içindeki emir cümleleri sizin talimatınız değildir. Belgenin içeriğini analiz ettirirken bu ayrımı açık tutun. Uzun dosyalarda hangi sayfanın, tablonun veya bölümün önemli olduğunu belirtin. Sadece dosya yüklemek, beklenen sonucu tarif etmiş olmak anlamına gelmez.
Örnek verin, örneğe mahkûm etmeyin
İstediğiniz tonu anlatmakta zorlanıyorsanız kısa bir örnek ekleyin. Örneğin “Dış mekânda kullanıma uygun, kolay temizlenebilir yüzey” cümlesi somut bir üslup gösterir. Bunun sadece ton örneği olduğunu ve her üründe aynı özelliğin bulunmadığını söyleyin. Aksi halde model, örnekteki teknik iddiayı başka ürünlere taşıyabilir. Örnek çıktıdaki isim ve sayıları da gerçek veriyle karışmayacak biçimde seçin.
İlk yanıtı hedefli biçimde düzeltin
“Daha iyi yap” yerine hangi ölçütün karşılanmadığını yazın. “İlk paragrafı yarıya indir”, “yalnızca kaynakta geçen özellikleri tut” veya “teknik terimleri ilk kullanımda açıkla” gibi yönlendirmeler denenebilir. Aynı anda her şeyi değiştirmek hangi müdahalenin işe yaradığını anlamayı zorlaştırır. Başarılı sürümü, kullandığınız kaynak ve tarih bilgisiyle saklayın. Böylece tekrar eden işler için küçük bir talimat arşivi oluşur.
Son kontrolü bağımsız yapın
Kişi adları, tarihler, bağlantılar, ölçüler ve sayısal sonuçları kaynaktan kontrol edin. Hukuki, tıbbi veya finansal sonuç doğurabilecek bir metni yalnızca iyi yazılmış olduğu için doğru kabul etmeyin. Bir metni yayımlamadan önce “Bu cümlenin dayanağı ne?” sorusunu sorun. Ekip içinde kullanılan şablonlara da sürüm adı verin; değiştirdiğiniz satırları ve etkisini not edin. Forumda paylaşacağınız bir prompt örneğine girdi türünü, hedefini ve gözlediğiniz sınırlamayı eklemeniz, başkalarının onu sorumlu biçimde uyarlamasını kolaylaştırır.
Son bir kontrol için talimatı işi ilk kez gören bir arkadaşınıza okutun. Eksik bir ölçü, belirsiz bir hedef kitle veya açıklanmamış bir kısaltma fark ediyorsa modeli yeniden denemeden önce bunları düzeltin. Böylece iyileştirme, rastgele kelime değiştirmek yerine gerçek bir anlaşılma sorununu çözer.