Prompt mühendisliği nedir?

Question

Accepted Answer

**Prompt mühendisliği**, AI modellerinden, özellikle de LLM'lerden iyi sonuçlar elde etmek için etkili **promptler** (talimatlar/girdiler) tasarlama pratiğidir. LLM'ler doğal dile benzer promptlara yanıt verdiği için, bir promptu nasıl ifade ettiğiniz çıktının kalitesini önemli ölçüde etkiler.

## Prompt mühendisliği nedir

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## Temel teknikler

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## Neden önemli

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## Neden önemli

Prompt mühendisliğini anlamak değerli ve giderek artan ölçüde önemli bir bilgidir çünkü **prompting, LLM'lerden iyi sonuçlar elde etmenin ana yoludur** ve LLM'ler her yerde kullanılmaktadır; bu nedenle pratik ve yüksek talep gören bir beceridir.

Prompt mühendisliği — LLM'lerden iyi sonuçlar elde etmek için etkili promptler tasarlamak — önemlidir çünkü LLM'ler doğal dile benzer promptlara yanıt verirken, **bir promptu nasıl ifade ettiğiniz çıktının kalitesini önemli ölçüde etkiler**.

Prompt mühendisliğinin ne olduğunu anlamak (bir LLM'ye vermek istediğiniz girdileri tasarlamak ve istediğiniz çıktıyı elde etmek, daha iyi promptler daha iyi sonuçlar verir ve herhangi bir kod yazma gerektirmez), bu anahtar beceriyi LLM'leri etkili bir şekilde kullanmak için açıklığa kavuşturur.

**Temel teknikleri** anlamak — net ve özgü olmak (belirsiz promptler belirsiz sonuçlar verir), bağlam vermek, istenen formatı belirtmek, örnekler sağlamak (few-shot prompting), bir rol atamak, karmaşık görevleri bölmek (chain-of-thought, adım adım düşünmek) ve yinelemek — etkili prompting için pratik araç seti sağlar.

**Neden önemli olduğunu** anlamak — aynı modelin prompt'a göre çok farklı sonuçlar vermesi (böylece prompting, çıktı kalitesi için ana kaldıraç olması), etkili promptingin doğru, ilgili, iyi biçimlendirilmiş yanıtlar sunması ve LLM'ler her yerde kullanıldığı için giderek daha değerli olması — prompt mühendisliğinin önemini ve pratik değerini açıklığa kavuşturur.

LLM'ler sayısız araç ve iş akışına entegre edildikçe, bunları etkili bir şekilde kullanabilme becerisi giderek daha değerli ve yüksek talep gören pratik bir beceridir (geliştiriciler ve diğerleri için).

Prompting, LLM'lerden iyi sonuçlar elde etmenin ana yoludur (aynı model prompte göre çok farklı sonuçlar veriyor), LLM'ler yaygın olarak kullanılmakta ve etkili prompting (açıklık, bağlam, format, örnekler, roller, adım adım) pratik bir beceri olduğundan, prompt mühendisliğini anlamak değerli ve giderek artan ölçüde önemli bir bilgidir — LLM'leri etkili bir şekilde kullanmak için anahtar pratik beceri (çıktı kalitesi için ana kaldıraç), LLM'ler yaygınlaştıkça giderek artan talep gören ve modern AI ile çalışan herkes için önemli pratik bilgi.