Nested Prompt – (İç İçe Geçmiş İstem)

İç İçe Geçmiş İstem, bir istemin (prompt) içerisinde bir veya birden fazla alt istemin (sub-prompt) yer aldığı, çok katmanlı ve hiyerarşik istem oluşturma tekniğidir. Bu yaklaşımda tek bir istem, birbirine bağlı farklı görevlerden oluşur ve model her alt istemi belirlenen sıraya veya yapıya göre yerine getirir. Başka bir ifadeyle Nested Prompt, bir istemin içinde başka istemlerin tanımlandığı bir Prompt Engineering yöntemidir. Özellikle karmaşık iş akışlarının tek bir istem içerisinde yönetilmesini sağlayarak, modelin farklı görevleri sistematik ve organize biçimde yerine getirmesine olanak tanır. Nested Prompting’de ana istem (parent prompt), genel amacı ve iş akışını tanımlar; alt istemler (child prompts) ise bu ana görevi oluşturan daha küçük görevleri yerine getirir. Örneğin bir kullanıcı şu şekilde bir istem hazırlayabilir:

“Aşağıdaki makaleyi analiz et.

1. Önce 300 kelimelik bir özet hazırla.
2. Daha sonra kullanılan araştırma yöntemini değerlendir.
3. Bulguların güçlü ve zayıf yönlerini listele.
4. Son olarak SCI düzeyinde geliştirme önerileri sun.”

Bu örnekte tek bir istem içerisinde dört farklı alt görev bulunmaktadır. Model, her görevi aynı istem içinde yerine getirerek bütüncül bir çıktı üretir. Alt istemler birbirine bağımlı olabileceği gibi tamamen bağımsız da olabilir.

Nested Prompting; akademik araştırmalar, belge analizi, hukuk, sağlık, finans, veri analizi, yazılım geliştirme ve yapay zekâ ajanlarında (AI Agents) yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle tek bir kullanıcı isteğinin birçok alt işlem gerektirdiği durumlarda oldukça etkilidir. Örneğin bir araştırma makalesinin önce özetlenmesi, ardından yönteminin değerlendirilmesi, daha sonra istatistiksel analizlerin incelenmesi ve son olarak hakem raporu hazırlanması gibi işlemler tek bir Nested Prompt içerisinde gerçekleştirilebilir. Aynı şekilde yazılım geliştirmede kod analizi, hata tespiti, optimizasyon önerileri ve test senaryolarının oluşturulması da tek bir istem altında organize edilebilir. Nested Prompting’in en önemli avantajı, karmaşık görevleri mantıksal olarak bölümlere ayırarak yönetilebilir hâle getirmesidir. Böylece kullanıcı, birçok ayrı istem yazmak yerine tüm süreci tek bir yapı içerisinde tanımlayabilir. Ayrıca model, görevler arasındaki bağlamı koruyabildiği için daha tutarlı ve bütünleşik sonuçlar üretebilir. Bununla birlikte çok fazla alt istem kullanılması istemi gereğinden fazla uzatabilir ve bağlam penceresinin (context window) önemli bir bölümünü tüketebilir. Ayrıca alt görevlerin belirsiz veya çelişkili tanımlanması, modelin bazı görevleri eksik veya yanlış yorumlamasına neden olabilir. Bu nedenle Nested Prompt hazırlanırken görevlerin açık, sıralı ve birbirleriyle tutarlı biçimde tanımlanması önerilmektedir.

Nested Prompting, Prompt Chaining ve Recursive Prompting ile sıklıkla karıştırılmaktadır. Prompt Chaining, görevlerin birbirini takip eden ayrı istemler hâlinde yürütülmesini ifade ederken, Nested Prompting tüm alt görevleri tek bir istem içinde hiyerarşik olarak organize eder. Recursive Prompting ise aynı çıktının tekrar tekrar geliştirilmesine odaklanır. Dolayısıyla Nested Prompting’in temel özelliği, birden fazla görevin tek bir istem çatısı altında yapılandırılmış biçimde yönetilmesidir.

Günümüzde ChatGPT, GPT-5, Gemini, Claude, Llama ve DeepSeek gibi gelişmiş büyük dil modelleri, uzun bağlam pencereleri sayesinde Nested Prompting tekniğini oldukça başarılı biçimde uygulayabilmektedir. Özellikle kurumsal yapay zekâ sistemleri, araştırma asistanları, belge işleme platformları ve çok adımlı yapay zekâ ajanlarında Nested Prompting; karmaşık iş akışlarını tek bir istem altında planlayan ve yöneten en önemli ileri düzey Prompt Engineering tekniklerinden biri olarak kabul edilmektedir.