User Prompt (Kullanıcı İstemi) Kullanımı

Üretken yapay zekâ sistemleriyle yapılan her etkileşim, kullanıcının modele gönderdiği bir istemle başlar. Bu istem, modele hangi görevin yapılacağını, hangi bilginin kullanılacağını ve nasıl bir çıktı beklendiğini gösterir. İşte bu kullanıcı tarafından yazılan talimatlar User Prompt (Kullanıcı İstemi) olarak adlandırılır. User Prompt, kullanıcı ile yapay zekâ arasındaki doğrudan iletişim aracıdır. Modelin vereceği yanıtın kalitesi büyük ölçüde bu istemin açıklığına, kapsamına ve içeriğine bağlıdır. Aynı modele farklı biçimlerde yazılan istemler, tamamen farklı sonuçlar üretebilir. Bu nedenle günümüzde User Prompt hazırlama becerisi, Prompt Engineering’in en temel konularından biri olarak kabul edilmektedir.

User Prompt nedir?

User Prompt, kullanıcının yapay zekâ modeline gönderdiği soru, komut, talimat, açıklama veya veri girişidir. Başka bir ifadeyle User Prompt;

• modele ne yapılacağını söyler,
• görevi tanımlar,
• gerekli bağlamı sağlar,
• beklenen çıktıyı açıklar.

Örneğin; “Yapay zekânın sağlık sektöründeki kullanım alanlarını açıkla.” veya “Bu paragrafı akademik Türkçeye göre düzenle.” Her iki örnek de birer User Prompt’tur.

User Prompt nasıl çalışır?

Bir kullanıcı istemi gönderildiğinde model genel olarak şu süreci izler:

1. Kullanıcı istemini alır.
2. İstemdeki görev ve bağlamı analiz eder.
3. Sistem ve geliştirici talimatlarıyla birlikte değerlendirir.
4. İstenen göreve uygun yanıtı üretir.

Model yalnızca kullanıcı istemine göre değil, aynı zamanda arka plandaki System Prompt (Sistem İstemi) ve varsa Developer Prompt (Geliştirici İstemi) doğrultusunda da çalışır. Kullanıcı istemi, sistem kurallarıyla çelişiyorsa model öncelikle sistem talimatlarına uymaya çalışır.

Basit örnekler

Bilgi isteme

İstem: Yapay zekâ nedir?

Metin yazdırma

İstem: Dijital pazarlama hakkında 500 kelimelik bir makale yaz.

Çeviri

İstem: Bu metni İngilizceye çevir.

Kod geliştirme

İstem: Bu Python kodundaki hatayı bul ve düzelt.

Görsel üretme

İstem: Geleceğin akıllı şehrini gösteren gerçekçi bir görsel oluştur.

User Prompt ne zaman kullanılır?

User Prompt, yapay zekâ ile yapılan tüm etkileşimlerin temelini oluşturur. En yaygın kullanım alanları şunlardır:

• Bilgi edinme
• İçerik üretme
• Akademik yazım
• Kod geliştirme
• Veri analizi
• Görsel oluşturma
• Çeviri
• Özetleme
• Problem çözme
• Beyin fırtınası

Etkili bir User Prompt nasıl hazırlanır?

1. Görevi açık yazın

❌  Bir şeyler yaz.

✔ Yapay zekânın eğitimde kullanım alanlarını açıkla.

2. Bağlam ekleyin

Örneğin: Bu metin sağlık yönetimi lisans öğrencileri için hazırlanacaktır.

3. Hedef kitleyi belirtin

Örneğin: Konuyu lise öğrencilerinin anlayabileceği şekilde açıkla.

4. Kapsamı belirleyin

Örneğin: Avantajlar, riskler ve etik sorunlara değin.

5. Çıktı biçimini tanımlayın

Örneğin: Sonucu tablo olarak hazırla. veya Başlıklar kullan.

6. Kısıtlamaları ekleyin

Örneğin:

• 500 kelimeyi geçmesin.
• Akademik dil kullan.
• APA 7 kaynakça ekle.

Bu bilgiler, modelin kullanıcı beklentisini daha doğru anlamasına yardımcı olur.

Akademik örnek

İstem: Yapay zekânın sağlık yönetimindeki kullanım alanlarını lisans öğrencilerine yönelik yaklaşık 1000 kelimelik akademik bir metin olarak açıkla. Avantajlar, dezavantajlar ve etik sorunları ayrı başlıklar altında ele al. APA 7 biçiminde kaynak öner.

Bu örnekte;

• görev,
• hedef kitle,
• kapsam,
• uzunluk,
• yazım dili
• ve çıktı beklentisi

açık biçimde belirtilmiştir.

User Prompt ile System Prompt arasındaki fark

User Prompt ile Developer Prompt arasındaki fark

Avantajları

• Yapay zekâ ile doğrudan iletişim kurulmasını sağlar.
• Farklı görevler için kolayca uyarlanabilir.
• Açık yazıldığında daha kaliteli çıktılar elde edilmesini sağlar.
• Kullanıcının ihtiyacına göre özelleştirilebilir.
• Prompt Engineering’in temel bileşenidir.

Dezavantajları

• Belirsiz istemler düşük kaliteli sonuçlara yol açabilir.
• Eksik bağlam yanlış yorumlamalara neden olabilir.
• Çelişkili talimatlar tutarsız çıktılar oluşturabilir.
• Çok uzun istemlerde bazı ayrıntılar gözden kaçabilir.
• User Prompt, sistem talimatlarını geçersiz kılamaz.

En iyi uygulamalar

User Prompt hazırlarken şu öneriler dikkate alınmalıdır:

• Görevi açık tanımlayın.
• Gerekli bağlamı ekleyin.
• Hedef kitleyi belirtin.
• Beklenen çıktı biçimini yazın.
• Gereksiz ayrıntılardan kaçının.
• Birbiriyle çelişen talimatlar vermeyin.
• Karmaşık görevlerde Prompt Zincirleme veya Few-shot Prompting kullanmayı değerlendirin.

Örnek User Prompt

Görev: Yapay zekânın sağlık sektöründeki kullanım alanlarını açıkla.
Hedef Kitle: Sağlık yönetimi lisans öğrencileri.
Uzunluk: Yaklaşık 800 kelime.
Kapsam: Tanım, kullanım alanları, avantajlar, riskler ve etik sorunlar.
Biçim: Başlıklar kullan, sonunda kısa bir özet ve APA 7 kaynak önerileri ekle.

Sonuç

User Prompt, kullanıcının yapay zekâ modeline verdiği soru, komut veya talimatı ifade eder ve modelin hangi görevi yerine getireceğini belirleyen temel girdidir. Açık, yapılandırılmış ve yeterli bağlam içeren kullanıcı istemleri, daha doğru, tutarlı ve hedefe uygun yanıtlar alınmasını sağlar. Bununla birlikte User Prompt, tek başına çalışmaz; model yanıt oluştururken System Prompt ve varsa Developer Prompt gibi üst düzey talimatları da dikkate alır. Bu nedenle başarılı bir Prompt Engineering sürecinin temelinde iyi hazırlanmış kullanıcı istemleri yer alır.

İlgili Kavramlar: System Prompt, Developer Prompt, Prompt Engineering, Prompt Design, Prompt Structure, Role Prompting, Persona Prompting, Large Language Model (LLM), ChatGPT

Kaynakça

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., et al. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877–1921.

Liu, P., Yuan, W., Fu, J., Jiang, Z., Hayashi, H., & Neubig, G. (2023). Pre-train, prompt, and predict: A systematic survey of prompting methods in natural language processing. ACM Computing Surveys, 55(9), 1–35.

Sahoo, P., Singh, A. K., Saha, S., Jain, V., Mondal, S., & Chadha, A. (2024). A systematic survey of prompt engineering in large language models: Techniques and applications. arXiv.

OpenAI. (2024). Best practices for prompt engineering with the OpenAI API.