ChatGPT Kullanım Kılavuzu

Genel Bakış

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilmiş büyük ölçekli bir dil modeli (LLM) temelli bir sohbet botudur. Temel değeri, doğal dili anlayıp mantıksal bütünlüğe sahip metin yanıtları üretmedeki yeteneğidir. Bu kılavuz, kullanıcıların temel operasyonlardan ileri seviye prompt mühendisliğine kadar, sistematik bir metodoloji sunarak kullanım verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır.

Temel Operasyon ve Prompt Mühendisliği İlkeleri

1. Açık ve Somut Sorular (Belirginlik ve Açıklık)

Yüksek kaliteli yanıtlar almanın ön koşulu, etkili bir prompt (istek) vermektir. Kullanıcılar belirsiz ya da açık uçlu sorulardan kaçınmalıdır. Sorular, gerekli tüm bağlam, kısıtlamalar ve beklenen çıktı formatını içermelidir. Örneğin, “Bana biraz programlama tavsiyesi ver” diye sormak yerine, “Lütfen bir uzman Python mühendisi rolünde Django uygulamalarının performans optimizasyonu için üç somut öneri verin ve bunları Markdown listesi formatında çıktılayın” demek çok daha iyidir.

2. Rol Oynama (Role-playing)

ChatGPT’den belirli bir rol üstlenmesini istemek, yanıtının belirli bir uzmanlık alanına veya bakış açısına odaklanmasını sağlar. Bu teknik, yanıtın profesyonelliğini ve hedeflenen kesime uygunluğunu önemli ölçüde artırabilir. Rol tanımı mümkün olduğunca somut olmalı, meslek, deneyim ve hedef kitleyi içermelidir.

3. Düşünce Zinciri Prompt’u (Chain-of-Thought, CoT)

Çoklu adım akıl yürütme veya karmaşık mantıksal analiz gerektiren sorular için, modelden nihai yanıtı vermeden önce düşünme sürecini ayrıntılı bir şekilde açıklamasını istemek gerekir. Yani “düşünce zinciri” oluşturmak gerekir. Bu, nihai cevabın doğruluğunu artırmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcıların modelin akıl yürütme yolunu incelemesine ve olası hataları erken fark etmesine de yardımcı olur. Prompt’a “Lütfen düşünme sürecini adım adım açıklayıp akıl yürütmenizi izah edin” ifadesini eklemek, CoT uygulamanın temelidir.

İleri Seviye Prompt Teknikleri

1. Az Örnekli Öğrenme (Few-shot Learning)

Modelden belirli bir çıktı formatı ya da tarzı taklit etmesini istediğimizde, ana prompt’tan önce birkaç giriş-çıkış örneği sağlamak etkili bir yöntemdir. Model, bu örneklerden görev modelini ve gereksinimleri öğrenerek örneklerle tutarlı yeni çıktılar üretir. Bu yöntem, veri dönüşümü, metin sınıflandırması ve tarz transferi gibi görevler için özellikle uygundur.

2. Yinelemeli Optimizasyon ve Bağlam Kullanımı

Modelin ilk yanıtının tam olarak tatmin edici olmadığı durumlarda, kullanıcılar görüşmenin bağlam özelliğinden yararlanarak yinelemeli bir şekilde iyileştirme yapmalıdır. Yeni bir konuşma başlatmak yasaktır. Doğru yaklaşım şudur:

• Yanıtta geliştirilmesi gereken spesifik bölümleri belirtin.
• Yeni kısıtlamalar ekleyin ya da mevcut hataları dışlayın.
• Modelden mevcut yapısını korurken yerel düzeltmeler yapmasını isteyin.

Bu süreç, aynı oturumda LLM’nin hafızasını ve tutarlılığını koruma yeteneğinden yararlanır.

Sınırlamalar ve Profesyonel Kullanım Önerileri

Modelin Sınırlamaları

ChatGPT, tahmin temelli bir dil modelidir, bir gerçeklik veri tabanı değildir. Aşağıdaki sınırlamalara sahip olabilir:

• Gerçek Hataları (Hallucination): Model, mantıklı görünen ancak aslında yanlış ya da uydurulmuş bilgiler üretebilir.
• Bilgi Güncelliği: Modelin bilgi tabanının bir son tarihi vardır. En son olay ve bilgiler için, gerçek zamanlı veri almak amacıyla tarayıcı (örneğin, Plus sürümündeki Web Browsing) gibi fonksiyonları birleştirmek gerekir.

Profesyonel Uygulama Senaryoları

Profesyonel ortamda uygulama kalitesini sağlamak için aşağıdaki ilkeleri takip etmeniz önerilir:

• Kod Yardımcısı: Kod parçacıkları üretmek, karmaşık API’leri açıklamak ya da yeniden yapılandırma önerileri için kullanılabilir. Son kodlar mutlaka insan kontrolünden geçirilmeli ve test edilmelidir.
• İçerik Oluşturma: Beyin fırtınası ya da taslak oluşturma aracı olarak kullanılabilir. Son çıktılar mutlaka insan tarafından gözden geçirilmeli ve düzenlenecek, tarz ve gerçek doğruluğunun istenilen gereksinimleri karşıladığından emin olunmalıdır.
• Veri Gizliliği: Prompt’ta herhangi bir hassas, gizli ya da kişisel kimlik bilgilerini girmekten kaçının. Açıkça belirtilmiş bir kurumsal özel dağıtım sürümü kullanmadığınız sürece, tüm girişleri model eğitimi için veri olarak kullanılabilecek şekilde ele almalısınız.

Şematik: Prompt Mühendisliği Akışı

Aşağıda, standart bir yinelemeli prompt mühendisliği akışını tanımlayan bir Mermaid şeması yer almaktadır.

graph TD
    A[Hedefi ve çıktı formatını belirle] --> B{İlk prompt'u oluştur};
    B --> C[Prompt'u gönder ve yanıtı al];
    C --> D{Sonuç memnuniyet verici mi?};
    D -- Evet --> E[Görev tamamlandı, etkili prompt'u kaydet];
    D -- Hayır --> F[Memnuniyetsiz yönleri analiz et, iyileştirme yönünü netleştir];
    F --> G[Mevcut oturumda yeni kısıtlamalar veya roller ekle];
    G --> C;

    subgraph İlk prompt noktaları
        B1(Açık kısıtlamalar)
        B2(Rol tanımla)
        B3(CoT: Akıl yürütme talep et)
        B --> B1;
        B --> B2;
        B --> B3;
    end

• ←Önceki
• Sonraki→