Özet
Bu çalışma, yapay zekâ modelleriyle etkileşimde kullanılan yaklaşımın "Prompt Engineering"'den "Context Engineering" yaklaşımına doğru evrildiğini ele almaktadır. Prompt Engineering, modele verilen komutların biçim ve içeriğini optimize etmeye odaklanırken; Context Engineering, modelin çıktıyı doğru ve tutarlı şekilde üretebilmesi için gerekli amaç, kapsam, hedef kitle, üslup, kısıtlar ve örnekler gibi bağlamsal öğelerin bütünsel olarak yapılandırılmasını içerir. Araştırma, bağlam temelli yaklaşımın tutarlılığı, doğrulanabilirliği ve tekrarlanabilirliği nasıl artırdığını kavramsal düzeyde açıklamakta ve bu doğrultuda KER NEL modelini bağlam tasarımı için yöntemsel bir çerçeve olarak önermektedir.
Giriş
Yapay zekâ modellerinin kapasitesi arttıkça bu modellerle etkileşim biçimleri de dönüşmüştür. Başlangıçta kullanıcılar, modelden verimli çıktı alabilmek için doğru komutların, yani promptların nasıl yazılması gerektiğine odaklanmıştır. Ancak günümüz modellerinin geniş, heterojen ve çoğu zaman belirsiz veri kümeleri üzerinde eğitilmiş olması, yalnızca doğru komutu vermenin yeterli olmadığı gerçeğini ortaya koymuştur.
Bu noktada context (bağlam) kavramı öne çıkmaktadır. Türkçede context genellikle "bağlam" olarak çevrilse de yapay zekâ etkileşiminde bu kavram, yalnızca metnin veya konunun çerçevesini değil; amacı, hedef kitleyi, üslubu, sınırları ve örnek kullanım biçimlerini kapsayan geniş bir bilgi kümesini ifade eder. Dolayısıyla context, tek kelimelik bir çeviriyle karşılanamayacak ölçüde işlevsel bir organizasyon alanıdır.
Prompt Engineering ve Sınırlılıkları
Prompt Engineering, modelden belirli bir çıktıyı elde etmek için komutların yapısını optimize etmeyi amaçlar. Ancak bu yaklaşım çıktının ne kadar doğru, tutarlı veya kullanıcı beklentisine uygun olacağına ilişkin bir güvence sunmaz. Çünkü komut, çoğu zaman görevin neden yapıldığını veya hangi koşullarda doğru kabul edileceğini belirtmez.
Örneğin:
- "Şirket tanıtım metni yaz." → Anlamsal hedef ve stil belirsizdir.
- "Kurumsal bir dil kullanarak tanıtım metni yaz." → Yönlendirme vardır, ancak yine de bağlam sınırlıdır.
Bu nedenle, çıktı kalitesinin yükselmesi için komutun bağlam ile desteklenmesi gerekmektedir.
Context Engineering: Kavramsal Temel
Context Engineering; yapay zekânın, verilen görevi doğru yorumlayarak, amaca uygun, doğrulanabilir ve tutarlı çıktı üretebilmesi için gerekli bağlamsal zeminin önceden yapılandırılmasıdır.
Bu yaklaşımın temel dayanağı şudur:
Yapay zekâ, görevi tamamlarken hangi koşullar altında doğru sonuç üretmiş sayılacağını kendiliğinden çıkaramaz. Model, kullanıcı memnuniyeti, stil tercihleri veya doğruluk ölçütleri gibi başarı kriterlerini içsel olarak değerlendirme kapasitesine sahip değildir. Bu nedenle, kullanıcıyı memnun edecek niteliksel ve niceliksel koşulların ileti talebine açıkça dahil edilmesi, çıktı memnuniyetini anlamlı ölçüde artırmaktadır. Başka bir ifadeyle, yapay zekâ yalnızca ne yapılacağını değil, hangi şartlarda doğru yapılmış sayılacağını bildiğinde etkili sonuç üretir.
Bu yaklaşım çıktılarda:
- Tutarlılık
- Tekrarlanabilirlik
- Değerlendirilebilirlik
- Zaman ve maliyet verimliliği
sağlar.
Bağlam Tasarımı İçin KER NEL Modeli
Context Engineering'i uygulamaya yönelik aşağıdaki KER NEL modeli sistematik bir çerçeve sunar:
K — Keep it simple (Basit tut)
Açıklama: Görev net olmalıdır; gereksiz açıklamalardan kaçınılır. Örnek Uygulama: "Redis caching üzerine teknik eğitim metni oluştur." Etki: Düşük maliyet ve yüksek odaklanma
E — Easy to verify (Doğrulanabilir kriterler)
Açıklama: Çıktının başarısı ölçülebilir olmalıdır. Örnek Uygulama: "3 kod örneği ekle." Etki: Çıktı kalitesi objektif olarak değerlendirilebilir
R — Reproducible results (Tekrarlanabilirlik)
Açıklama: Zaman bağımlı ifadelerden kaçınılır. Örnek Uygulama: "Redis 6.0 özelliklerini temel al." Etki: Farklı dönemlerde benzer çıktı üretimi
N — Narrow scope (Dar kapsam)
Açıklama: Bir prompt yalnızca bir hedef içermelidir. Örnek Uygulama: Kod yazımı + dokümantasyon aynı talepte verilmez. Etki: Görev netliği artar
E — Explicit constraints (Kısıtların ifade edilmesi)
Açıklama: Ne yapılmayacağının belirtilmesi esastır. Örnek Uygulama: "Python ile yaz. Harici kütüphane yok." Etki: İstenmeyen çıktı oranı azalır
L — Logical structure (Mantıksal yapı)
Açıklama: Prompt dört bölümlü formatta yapılandırılır: Context → Görev → Kısıt → Çıktı formatı Örnek Uygulama: Standartlaştırma Etki: Ölçeklenebilir etkileşim modeli
Kaynak: Reddit - Prompt Engineering
Vektörel Düşünme ve Sohbet Yenileme Gereksinimi
Yapay zekâ modelleri etkileşimi doğrusal bilgi dizileri (vektör uzayı) üzerinden takip eder. Konu değiştiğinde veya konuşma aşırı uzadığında model, önceki bağlamın izlerini taşımaya devam edebilir. Bu durum halüsinasyon olarak bilinen yanlış çıkarımlara yol açabilir. Bu nedenle konu değiştiğinde yeni bir sohbet başlatılması, modelin anlamsal uzayını yeniden yapılandırarak daha tutarlı çıktılar üretmesini sağlar.
6. Sonuç
Bu çalışma, yapay zekâ modelleriyle etkileşimde bağlam tasarımının gerekliliğini kuramsal düzeyde ortaya koymaktadır. Prompt Engineering, modeli yalnızca yönlendirmeye odaklanırken; Context Engineering, görevin anlamlı bir çerçeve içinde yapılandırılması yoluyla çıktı kalitesini, tutarlılığını ve doğrulanabilirliğini artırmaktadır. Bu nedenle, gelecekte yapay zekâ etkileşim tasarımının temel odağının bağlam merkezli, sistematik ve tekrarlanabilir ileti yapıları üzerine yoğunlaşacağı öngörülmektedir.