Akıl Yürütme Döngüsü: Daha Akıllı Yapay Zeka Etkileşimleri için İstem Mühendisliği Teknikleri

İstem verme (Prompting), temel modellere talimatlar veya girdiler sağlayarak istenilen çıktıları üretmeleri için onlarla etkileşim kurma ve onları yönlendirme yöntemidir. İstem mühendisliği (Prompt engineering) ise, üretken yapay zeka modellerinin yarattığı değeri en üst düzeye çıkaran ve yanıtlarını belirli ihtiyaçlara göre uyarlayan etkili istemler oluşturma sanatı ve bilimidir.

Üretken yapay zeka bağlamında, istem verme yalnızca daha iyi talimatlar yazmak değildir. Modelin bağlamı anlamasına, niyeti takip etmesine ve doğru ya da işe yarar sonuçlar üretmesine yardımcı olacak etkileşimleri tasarlamaktır. Gemini’den bir yasal belgeyi özetlemesini, ürün açıklamaları üretmesini, duygu analizi yapmasını veya yapılandırılmamış verileri sınıflandırmasını istediğinizde, çıktının kalitesi büyük ölçüde girdinizi nasıl çerçevelediğinize bağlıdır.

Görevler karmaşıklaştıkça, basit talimatlar yeterli olmayabilir. İşte akıl yürütme döngüsü (reasoning loop) burada devreye girer. Akıl yürütme döngüsü, modelin gözlemlediği, yorumladığı, akıl yürüttüğü ve harekete geçtiği yinelemeli bir süreç sunar. Bu sayede, etkileşime daha yapılandırılmış ve hedef odaklı bir davranış kazandırır.

Bu yazıda akıl yürütme döngüsünü ve en etkili istem mühendisliği tekniklerini inceliyoruz, Akıl Yürütme ve Eylem (Reason and Act-ReAct), Düşünce Zinciri (Chain-of-Thought-CoT) ve Meta İstem (Metaprompting). Bu yöntemler yapay zekanın yalnızca yanıt vermesini değil; aynı zamanda düşünmesini, akıl yürütmesini ve çözüm üretmesini sağlar.

Akıl Yürütme Döngüsü Nedir?

Akıl yürütme döngüsü, bir üretken yapay zeka ajanının hedefine ulaşmak için kullandığı yinelemeli süreçtir. Model bu döngü sırasında:

1. Ortamını ya da bir eylemin sonucunu gözlemler.
2. Durumu yorumlar.
3. Bağlam ve hedeflere göre içsel olarak akıl yürütür.
4. Uygun şekilde eyleme geçer ve muhtemelen yeni bir gözlemi tetikler.

Bu döngü, istenilen sonuca ulaşılana kadar tekrarlanabilir. Bu yapı; özellikle planlama, problem çözme veya araçlar, API’ler ve hatta harici ortamlarla etkileşim gerektiren görevlerde faydalıdır. Peki bu akıl yürütme döngüsünü etkinleştirmenin kilit noktası nedir? İstem mühendisliği teknikleri.

Teknik 1: Sıfır Örnekli, Tek Örnekli, Birkaç Örnekli İstem Verme

Döngülere ve ajan akışlarına derinlemesine dalmadan önce, isteminizin model için beklentileri nasıl belirlediğini şekillendiren temel stratejileri öğrenmek önemlidir. Bunlar, modelin başlangıç davranışını şekillendiren ve çoğu zaman daha karmaşık akıl yürütme döngüleri için başlangıç noktası olarak kullanılan sıfır örnekli (zero-shot), tek örnekli (one-shot), birkaç örnekli (few-shot) ve rol tabanlı istem verme (role prompting) teknikleridir.

Sıfır Örnekli, Tek Örnekli ve Birkaç Örnekli İstem Verme

Bu stratejiler, özellikle görev talimatları belirsiz ya da alana özgü olduğunda, modelin yalnızca ne yapacağını değil, nasıl yapacağını da anlamasına yardımcı olur.

Kullanım Senaryosu: Müşteri Hizmetlerinde Duygu Analizi

Diyelim ki; yapay zekanızın müşteri yorumlarını Olumlu, Olumsuz ya da Nötr olarak sınıflandırmasını istiyorsunuz.

💡 Örnek: Sıfır örnekli

💡 Örnek: Tek örnekli

💡 Örnek: Birkaç örnekli

💡 Daha önce yayınladığımız istem teknikleri konulu blog yazımızı görmek için buraya tıklayın.

Rol Tabanlı İstem Verme ve İstem Zincirleme

Daha gelişmiş senaryolarda, modele bir rol atayabilir ve adımlar boyunca birden çok istemi birbirine zincirleyebilirsiniz. Rol tabanlı istem verme (role prompting), davranış veya tonu simüle etmeye yardımcı olur. İstem zincirleme (prompt chaining) ise, karmaşık bir görevi birden fazla istem ya da aşama boyunca yönetilebilir adımlara bölmenizi sağlar.

Kullanım Senaryosu: Özgeçmiş Değerlendirme Asistanı

Diyelim ki; iş arayanların özgeçmişlerini iyileştirmesine yardımcı olan bir büyük dil modeli (LLM) aracı oluşturuyorsunuz.

💡 Örnek: Rol Tabanlı İstem

İstem Zinciri:

1. Adım 1 – Adayın güçlü yanlarını özetle.
2. Adım 2 – Tipik bir Ürün Yöneticisi rolüne kıyasla boşlukları belirle.
3. Adım 3 – İyileştirme yaparak düzenleyeceği yerleri maddeler halinde öner.

Bu modülerlik, özellikle çok dönüşlü (multi-turn) iş akışlarında, kesinlik, esneklik ve model davranışı üzerinde daha iyi kontrol sağlar.

Teknik 2: Akıl Yürütme ve Eylem (Reason and Act – ReAct)

ReAct, modelin akıl yürütme (reason) ile eylem (act) arasında dönüşüm yapmasına olanak tanıyan bir istem mühendisliği tekniğidir. Model, nihai yanıtı hemen üretmek yerine, içsel bir düşünme süreciyle yönlendirilir ve ardından belirli bir eylemi gerçekleştirir.

Nasıl Çalışır?

• İstem, modelin önce bir düşünce (akıl yürütme) sonra bir eylem üretmesini söyler.
• Eylemin sonucuna dayalı bir gözlemi içerebilir.
• Bu döngü tekrarlanabilir; bu sayede modelin bilgisini dinamik olarak oluşturmasını sağlar

Neden Önemlidir?

• Modelin araçlar, API’ler veya kullanıcı girdileriyle etkileşime girmesi gereken dinamik, gerçek dünya görevleri için idealdir.
• Büyük dil modeli (LLM) ajanlarının adım adım görev çözmelerini ve komutları yürütmelerini sağlar.

Kullanım Senaryosu 1: Yapay Zeka Müşteri Destek Ajanı

Diyelim ki; kullanıcıların ağ sorunlarını gidermesine yardımcı olan bir yapay zeka destek ajanı oluşturuyorsunuz.

Kullanım Senaryosu 2: Kişisel Hava Durumu Asistanı

Diyelim ki; kullanıcıların günlerini gerçek zamanlı hava koşullarına göre planlamasına yardımcı olan bir asistan oluşturuyorsunuz.

Bu akış; bir insanın sorun çözüş şeklini taklit eder, yüksek sesle düşünür, bilgi arar ve ardından yanıt verir.

Teknik 3: Düşünce Zinciri (Chain-of-Thought – CoT)

Düşünce Zinciri, modelin çalışmasını açıkça göstermesini teşvik eder. İstem LLM’yi, doğrudan yanıta geçmek yerine, bir dizi ara akıl yürütme adımı boyunca yönlendirir.

Nasıl Çalışır?

• İstem, adım adım düşünmeyi gösteren örnekler içerir
• Model, karmaşık problemleri daha küçük parçalara ayırmayı öğrenir

Neden Önemlidir?

• Özellikle mantıksal muhakeme, matematik ve problem çözmede etkilidir.
• Her adımı mantığa dayandırarak halüsinasyonları azaltır.

Kullanım Senaryosu 1: Eğitmen Yapay Zeka

Diyelim ki; öğrencilerin matematik problemlerini çözmesine yardımcı olacak sanal bir öğretmen tasarlıyorsunuz.

Kullanım Senaryosu 2: Tıbbi Semptom Kontrolü

Diyelim ki; kullanıcıların semptomlarının olası nedenlerini doktora gitmeden önce anlamasına yardımcı olacak bir yapay zeka asistanı oluşturuyorsunuz.

Basit görünebilir ama bu yapı, daha karmaşık görevlerde model performansını büyük ölçüde artırır.

Teknik 4: Meta İstem

Meta istem (Metaprompting), yapay zekanın başka istemler oluşturması, değiştirmesi veya yorumlamasını içerir. Meta düzeyde çalışır; modelin daha iyi girdiler oluşturmanıza yardımcı olduğu, etkin biçimde sizin yapay zeka istem mühendisiniz haline geldiği bir yaklaşımdır.

Nasıl Çalışır?

• Modelden belirli bir kullanım senaryosu için bir istem tasarlamasını istersiniz.
• Ardından kendisine veya başka bir modele aktarılabilecek, uyarlanmış talimatlar üretir.

Neden Önemlidir?

• Kişiselleştirmeyi, uyarlanabilirliği ve yaratıcılığı ölçeklendirir.
• İstemi anında optimize etmesi gereken ajanlar için kullanışlıdır.

Kullanım Senaryosu 1: Pazarlama Ekipleri için Dahili LLM Asistanı

Diyelim ki; her ekibin (sosyal medya, e-posta, içerik) kişiselleştirilmiş LLM istemlerine ihtiyaç duyduğu bir pazarlama asistanı oluşturuyorsunuz.

Kullanım Senaryosu 2: Pazarlama Ekipleri için İstem Oluşturucu

Diyelim ki; bir pazarlama ekibi için müşteri geri bildirimlerini düzenli olarak analiz eden dahili bir araç oluşturuyorsunuz.

Bu, meta düzeyde bir istemdir ve özellikle ajansal iş akışlarında veya yapay zeka destekli geliştirmede kullanışlıdır.

Akıl Yürütme: Yapay Zekanın Bir Sonraki Seviyesi

İleri düzey kullanım senaryoları için yalnızca istem vermek artık yeterli değil. Yapay zeka asistanları, arama ajanları ya da yaratıcı asistanlar geliştiriyorsanız, modelinizin akıl yürütmesine ihtiyacınız var.

Bu nedenle ReAct, CoT ve Meta İstem gibi tekniklerle güçlendirilen akıl yürütme döngüsünü yalnızca bir teknik olarak görmek doğru olmaz. Bu aslında, yapay zeka geliştirme alanında yeni bir bakış açısıdır.

Ve en güzel yanı, sıfırdan kendi modelinizi kurmaya ihtiyacınız yok. Google’ın Gemini ve PaLM’ı ya da Gemma gibi açık kaynak modellerle, akıllı istemler sayesinde bu teknikleri hemen uygulayabilirsiniz.

⭐⭐⭐

Temel modeller güçlendikçe, istem mühendisliği bir dizi püf noktası olmak yerine kapsamlı bir tasarım disiplinine dönüşüyor. Akıl yürütme döngüsü çerçevesi; akıllı, yinelemeli ve yetkin yapay zeka sistemleri oluşturmak için yapılandırılmış bir yaklaşım sunar.

İster matematik problemleri çözüyor, ister kişiselleştirilmiş içerik üretiyor, ister web ile etkileşen ajanlar oluşturuyor olun; bu istem mühendisliği tekniklerini anlamak ve uygulamak büyük bir fark yaratacaktır.

Bizimle iletişime geçin, basit istemlerin ötesine geçerek akıl yürütme akışları tasarlamaya başlamanıza destek olalım.