Bilgi İstem Mühendisliği — Prompt Engineering Nedir?
Bilgi İstem mühendisliği, yapay zeka destekli daha iyi hizmetler oluşturmak ve mevcut üretken yapay zeka araçlarından daha iyi sonuçlar almak için kritik öneme sahiptir
Bilgi İstem mühendisliği, hem büyük dil modellerini (LLM’ler) belirli bilgi istemleri ve önerilen çıktılarla rafine etmek için bir AI mühendislik tekniği hem de metin veya görüntüler oluşturmak için çeşitli üretken AI hizmetlerine girdiyi rafine etme süreci için bir terimdir. Üretken yapay zeka araçları geliştikçe, robotik süreç otomasyon botları, 3B varlıklar, betikler, robot talimatları ve diğer içerik türleri ve dijital eserler dahil olmak üzere diğer tür içeriklerin oluşturulmasında Bilgi İstem mühendisliği de önemli olacaktır.
Yapay zeka mühendisliği tekniği, LLM’lerin belirli kullanım durumları için ayarlanmasına yardımcı olur ve performanslarını ölçmek ve iyileştirmek için belirli bir veri kümesiyle birleştirilmiş sıfır atışlı öğrenme örneklerini kullanır. Bununla birlikte, çeşitli üretken AI araçları için Bilgi İstem mühendisliği, daha yaygın bir kullanım durumu olma eğilimindedir, çünkü mevcut araçların kullanıcıları, yeni araçlar üzerinde çalışan geliştiricilerden çok daha fazladır.
Bilgi istemi mühendisliği, mantık, kodlama, sanat ve — bazı durumlarda — özel değiştiricilerin öğelerini birleştirir. Bilgi istemi, doğal dilde metin, resimler veya diğer giriş verisi türlerini içerebilir. En yaygın üretici yapay zeka araçları, doğal dil sorgularını işleyebilse de, aynı istem, büyük olasılıkla yapay zeka hizmetleri ve araçlarında farklı sonuçlar üretecektir. Ayrıca, kelimelerin ağırlığını, stilleri, perspektifleri, düzeni veya istenen yanıtın diğer özelliklerini tanımlamayı kolaylaştırmak için her aracın kendi özel değiştiricilerine sahip olduğuna dikkat etmek de önemlidir.
Bilgi İstem mühendisliği yapay zeka için neden önemlidir?
Bilgi İstem mühendisliği, yapay zeka destekli daha iyi hizmetler oluşturmak ve mevcut üretken yapay zeka araçlarından daha iyi sonuçlar almak için çok önemlidir.
Daha iyi yapay zeka oluşturma açısından Bilgi İstem mühendisliği, ekiplerin LLM’leri ayarlamasına ve belirli sonuçlar için iş akışlarında sorun gidermesine yardımcı olabilir. Örneğin, kurumsal geliştiriciler, müşteriye dönük bir sohbet botunu çalıştırmak veya sektöre özel sözleşmeler oluşturmak gibi kurumsal görevleri yerine getirmek için GPT-3 gibi bir LLM’yi ayarlarken Bilgi İstem mühendisliğinin bu yönünü deneyebilir.
Bir kurumsal kullanım durumunda, bir hukuk firması, avukatların belirli bir talebe yanıt olarak sözleşmeleri otomatik olarak oluşturmasına yardımcı olmak için üretken bir model kullanmak isteyebilir. Yeni sözleşmelerdeki tüm yeni maddelerin, yasal sorunlara yol açabilecek yeni özetler içermek yerine, firmanın mevcut sözleşme belgeleri kitaplığında bulunan mevcut maddeleri yansıtması gibi özel gereksinimleri olabilir. Bu durumda Bilgi İstem mühendisliği, yapay zeka sistemlerinin en yüksek düzeyde doğruluk için ince ayarının yapılmasına yardımcı olacaktır.
Öte yandan, müşteri hizmetleri için eğitilen bir yapay zeka modeli, tüketicilerin sorunlara kapsamlı bir bilgi tabanından daha verimli bir şekilde çözümler bulmasına yardımcı olmak için Bilgi İstem mühendisliği kullanabilir. Bu durumda, farklı beceri düzeylerine sahip kişilerin sorunu analiz etmelerine ve kendi başlarına çözmelerine yardımcı olmak için doğal dil işlemenin veya NLP’nin özetler oluşturmasına izin verilmesi istenebilir. Örneğin, yetenekli bir teknisyen temel adımların yalnızca basit bir özetine ihtiyaç duyabilirken, acemi bir teknisyen daha basit terimler kullanarak sorunu ve çözümü detaylandıran daha uzun, adım adım bir kılavuza ihtiyaç duyabilir.
