İçeriğe geç
Prompt Engineering Eğitimi

Prompt Engineering Eğitimi: LLM'lerden Maksimum Verim Alma

Sistematik prompt tasarımı, few-shot, chain-of-thought, structured output ve prompt evaluation tekniklerini uygulamalı olarak öğretir.

ÖZET (TL;DR)

Tek cümlelik cevap: Prompt engineering eğitimleri — sistematik prompt tasarımı, few-shot, chain-of-thought, structured output ve prompt evaluation tekniklerini uygulamalı öğretir.

  • Sistematik prompt tasarımı: role + context + instruction + examples + output format framework'ü
  • Few-shot, chain-of-thought, self-consistency, tree-of-thought tekniklerinin kıyaslaması
  • Structured output (JSON, XML), schema validation, function calling ile reliable yanıtlar
  • Prompt caching, evaluation harness, regression testing ve cost optimization

Prompt Engineering Eğitimi — Programlar

Sıkça Sorulan Sorular

Prompt engineering eğitimine kimler katılmalı?
Üç hedef kitle: (1) Ürün ekipleri ve LLM uygulaması geliştirenler — daha kaliteli yanıt ve daha düşük token maliyeti için. (2) Veri ekibi ve analistler — LLM'i analitik sorgu çözmek için kullananlar. (3) AI eğitmenleri ve içerik yazarları — büyük ölçekli içerik üretimi için. Beginner seviye programlamasız, intermediate+ Python ve API bilgisi gerektirir.
Chain-of-thought (CoT) her zaman kullanılmalı mı?
Hayır. CoT karmaşık reasoning gerektiren görevlerde (math, logic, multi-step planning) ciddi kalite artışı sağlar — ama basit lookup veya formatting görevlerinde gereksiz token tüketir. Eğitimde 'CoT'a ne zaman ihtiyaç var?' kararı için decision matrix'i öğretiyoruz; modern modeller (Claude 4.x, GPT-4o, o1) için stratejiler farklı.
Structured output (JSON) ile çalışırken karşılaşılan zorluklar neler?
En sık 3 sorun: (1) Schema valid olmayan JSON üretimi — function calling / structured output API'ları bunu çözer. (2) Optional fields'ı doldurmayı atlama — schema'da default değer + 'always include' instruction'ı çözer. (3) Uzun output'larda truncation — output max_tokens + chunked generation pattern'i öğretiyoruz.
Prompt caching nedir ve nasıl kullanılır?
Prompt caching, tekrar eden prompt prefix'lerini (örn. uzun system prompt, dökümanlar) sunucu tarafında önbelleğe alır; sonraki çağrılarda %50-90 maliyet düşüşü ve %80'e varan latency azalması sağlar. Eğitimde Claude prompt caching (5dk TTL) ve OpenAI prompt caching karşılaştırması, cache hit ratio optimization ve maliyet hesaplama dahil edilir.
Prompt evaluation nasıl yapılır?
İki katman: (1) Golden set evaluation — manuel hazırlanan test prompt-response çiftleri üzerinde new prompt versiyonunu çalıştırıp diff alma. (2) LLM-as-judge — başka bir LLM'in çıktıyı rubric'e göre puanlaması. Eğitimde her iki yaklaşımın limit'lerini ve hibrit kullanımını gösteriyoruz; production deployment öncesi regression test pipeline'ı kurma adımları dahil.