PROMPT ENGİNEERİNG EĞİTİMİ
Prompt Engineering Eğitimi, üretken yapay zekâ sistemlerinden daha tutarlı, denetlenebilir ve iş hedefiyle uyumlu çıktılar almanız için pratik bir yaklaşım sunar. Katılımcılar, belirsiz istekleri net hedeflere çeviren prompt şablonlarıyla, çıktı kalitesini artıran yöntemleri uygulamalı olarak öğrenir.
Eğitim; örnekleme stratejileri, yapılandırılmış çıktı üretimi, değerlendirme ve iterasyon teknikleri gibi konuları gerçek iş senaryoları üzerinden ele alır. Böylece ekipler, günlük iş akışlarına hızlıca entegre edilebilen standartlar geliştirir ve hataları azaltan bir üretim disiplini kazanır.
Katılımcı Profili
Bu eğitim, üretken yapay zekâ ile çalışan ve çıktı kalitesini ölçülebilir şekilde iyileştirmek isteyen ekipler için tasarlanmıştır.
- Ürün yöneticileri: hedefi netleştirir, çıktı standardı kurar
- İş analistleri: gereksinimi yapılandırır, örnekleri derler
- Yazılım geliştiriciler: tool zinciri kurar, entegrasyon yapar
- Veri ekipleri: değerlendirme kurar, kalite metriği izler
- Operasyon ekipleri: süreçleştirir, tekrar eden işleri otomatikler
Ön Gereklilikler
Bu eğitim için ileri düzey yazılım bilgisi gerekmez; temel kavramlara aşina olmak yeterlidir.
- Temel bilgisayar ve internet kullanımına hakimiyet
- Doküman yazma ve problem tanımlama alışkanlığı
- Basit iş senaryolarını metinle ifade edebilme
- Temel veri okuryazarlığı (tablo, metin, örnek okuma)
- Takım içi iletişim ve geri bildirim kültürüne açıklık
Süresi ve Tarihi
Süre: 2 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.
Kazanımlar
Eğitim sonunda katılımcılar, prompt tasarımını sistematik bir süreç olarak ele alarak hem kaliteyi hem de verimliliği artıracak pratik teknikler kazanır.
- Hedef, kısıt ve başarı kriterini prompt içine taşıma
- Örnekleme ve bağlam yönetimi ile tutarlılık artırma
- Yapılandırılmış çıktı tasarımıyla hata oranını düşürme
- Çıktı kalitesini ölçen test seti ve rubrik geliştirme
- İteratif iyileştirme döngüsüyle promptları olgunlaştırma
- Çok adımlı iş akışlarıyla karmaşık görevleri parçalama
- Gizlilik ve güvenlik risklerini azaltan tasarım alışkanlıkları
- Ekip içinde paylaşılan şablonlar ve standartlar oluşturma
Prompt Engineering Eğitimi Konuları
1. Prompt Engineering Eğitimi - Temel Prensipler ve Hedef Tanımı
- İsteneni açık hedef cümlesine dönüştürme
- Kapsam ve sınırları prompt içinde belirleme
- Çıktı ölçütlerini tanımla ve örnekle destekle
- Yanlış anlama risklerini azaltan net talimatlar
- Tekrar kullanılabilir şablonlarla hız kazanma
2. Prompt Engineering Eğitimi - Rol, Ton ve Format Kontrolü
- Rol tanımı ile davranış çerçevesi kurma
- Ton ve dil kurallarıyla marka uyumu sağlama
- Çıktı formatını alanlara göre yapılandırma
- Örnek formatlar ile sapmaları erken yakalama
- Kaliteyi artıran kısa kontrol listeleri oluşturma
3. Bağlam Yönetimi ve Bilgi Sınırları
- Gerekli bağlamı kısa ve işe yarar seçme
- Girdi kaynaklarını önceliklendirerek özetleme yapmak
- Belirsiz alanlarda varsayım politikasını belirleme
- Kaynak gösterme ve doğrulama beklentisi ekleme
- İstenmeyen uydurma çıktıları sınırlayan yönlendirmeler
4. Örnekleme Stratejileri ve Few-shot Tasarım
- Tek örnekle davranışı hızlı öğretme
- Örnekleri çeşitlendirerek genellemeyi artırma
- Karşı örnek ile hatalı kalıbı engellemek
- Örnek sıralamasıyla çıktı yönünü kontrol etmek
- İyi örnek kriterlerini ekipçe standartlaştırma
5. Yapılandırılmış Çıktı ve Şema Odaklı Promptlar
- JSON benzeri çıktı tasarımıyla tutarlılık sağlama
- Alan zorunlulukları ile eksik bilgi riskini azaltma
- Şema kurallarıyla doğrulanabilir çıktı üretme
- Hata durumları için fallback alanları belirlemek
- Uzun metni bölümlere ayıran düzenli formatlar
6. İş Kuralları, Kısıtlar ve Guardrail Yaklaşımları
- Yasaklı içerikleri açıkça tanımlama ve sınırlama
- Kısıtları öncelik sırasıyla promptta belirtme
- Kurallara uymayan çıktıyı yeniden üretme yönergeleri
- Hassas veri risklerini azaltan veri maskeleme ilkeleri
- Politika ve uyum gereksinimlerini prompta dahil etmek
7. İterasyon, Hata Analizi ve Prompt Debugging
- Hataları sınıflandırarak kök neden bulma
- Minimal değişikliklerle etkili iyileştirme yapmak
- Başarısız örnekleri test verisine dönüştürme
- Hedef sapmasını azaltan ölçülebilir geri bildirim
- Versiyonlama mantığıyla şablonları düzenli yönetme
8. Değerlendirme Rubrikleri ve Kalite Ölçümü
- Doğruluk ve tutarlılık için rubrik tanımlama
- Örnek seti ile tekrar edilebilir test koşmak
- İnsan değerlendirmesini hızlılaştıran kontrol soruları
- Skorlama ile iyileştirme önceliklerini belirleme
- Kalite hedeflerini ürün metrikleriyle ilişkilendirme
9. Veri ile Çalışma: Tablo, Metin ve Özetleme Senaryoları
- Tablo verisini doğru alana map ederek üretmek
- Uzun metni amaç odaklı kısaltma yöntemleri
- Özetin kapsamını kısıtlarla kontrol altında tutma
- Alan bazlı çıktı ile rapor formatı standardı kurma
- Hata payını azaltan net örneklerle yönlendirme
10. Operasyonel Kullanım: Şablonlar, Rehberler ve Süreçler
- Ekip içi şablon deposu ve adlandırma düzeni
- Kullanım rehberleriyle hızlı onboarding sağlama
- Örnek kütüphanesi ile tekrar kullanım oranını artırma
- Onay akışı kurarak riskli çıktıları kontrol etmek
- Süreç KPI’ları ile kaliteyi düzenli izleme
11. Uygulamalı Senaryolar: Gerçek İş Problemleri Üzerinden Çalışma
- Vaka seçimi yaparak hedef ve kapsamı netleştirme
- Prompt taslağını yazıp hızlı test döngüsü kurma
- Çıktı sapmalarını analiz ederek iyileştirme planı
- Rubrikle ölçerek iyileşme oranını görünür kılma
- Son şablonu ekip standardı olarak dokümante etmek
12. Ek Modül: Kurumsal Prompt Kütüphanesi ve Standartlaştırma
- Şablon kategorileriyle kütüphaneyi yapılandırma
- Ortak dil sözlüğü ile tutarlı terim kullanımı
- Kalite kurallarıyla kabul kriterlerini netleştirme
- Örnek varyasyonlarıyla kullanım alanlarını genişletme
- Versiyon ve sahiplik modeliyle sürdürülebilir yönetim
13. Ek Modül: Prompt Değerlendirme (kalite ölçümü) ve iyileştirme
- Kalite metriklerini senaryoya göre seçme
- Test veri seti oluşturarak kıyaslama yapmak
- Hataları etiketleyip iyileştirme backlog’u çıkarma
- Raporlama formatıyla paydaş iletişimini kolaylaştırma
- İterasyon temposu belirleyerek düzenli güncelleme
14. Ek Modül: Çok Adımlı İş Akışları (tool use / agent yaklaşımı)
- Görevi adımlara bölerek net akış tasarlama
- Her adımın giriş ve çıkışını tanımlama
- Ara çıktılarla kontrol noktaları oluşturarak güvence
- Tool çağrılarını güvenli sınırlarla yönlendirme yapmak
- Uçtan uca akışı ölçerek verim ve kalite artırma
Prompt Engineering Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları
Prompt tasarlarken hedef ve başarı kriteri nasıl netleştirilir?
Önce çıktının kullanılacağı iş bağlamını tanımlar, ardından hedefi tek cümlelik bir görev tanımına indirgersiniz. Başarı kriterlerini format, kapsam, doğruluk ve kısıtlar olarak yazıp örneklerle desteklemek, modelin hedefe sapmadan ilerlemesini sağlar.
Yapılandırılmış çıktı (ör. JSON formatı) neden önemlidir ve nasıl tasarlanır?
Yapılandırılmış çıktı, çıktının otomatik doğrulanmasını ve sistemlere sorunsuz aktarılmasını kolaylaştırır. Alanları, zorunlulukları ve hata durumlarını prompt içinde açıkça belirleyerek tutarlılığı artırır; örnek çıktı eklemek de sapmaları azaltır.
Few-shot örnekler seçilirken nelere dikkat edilmelidir?
Örnekler, beklenen davranışı doğrudan göstermeli ve farklı varyasyonları kapsamalıdır. Yanlış yönlendiren örneklerden kaçınmak, karşı örneklerle sınır çizmek ve örnek sıralamasını amaçlanan çıktıya göre düzenlemek sonuç kalitesini belirgin şekilde iyileştirir.
Prompt debugging sürecinde en etkili yaklaşım nedir?
Hataları türlerine göre sınıflandırıp kök nedeni bulmak ve her seferinde küçük bir değişiklik yaparak etkisini ölçmek en verimli yöntemdir. Başarısız örnekleri test setine eklemek ve rubrikle puanlamak, ilerlemeyi ölçülebilir hale getirir.
Eğitim içeriğini ihtiyaçlarımıza göre özelleştirebilir misiniz?
Evet. Eğitim öncesinde ihtiyaç analizi yaparak içerik ve örnekleri ekibinize göre uyarlayabiliriz. Modüller eklenebilir, bazı başlıklar derinleştirilebilir veya sadeleştirilebilir.
Eğitim yeri, yöntemi ve sertifikasyon süreci nasıl ilerliyor?
Eğitim online (canlı) veya yerinde gerçekleştirilebilir; tarih ve saatleri ekibinizin uygunluğuna göre planlarız. Program sonunda katılım sertifikası verilir; talep edilirse ölçme-değerlendirme ve raporlama eklenebilir.
