Prompt Zincirleme

İstem zincirleme, bir Yapay Zeka (AI) modeli için karmaşık görevleri daha küçük, birbirine bağlı istemler serisine ayırarak yönetmek için kullanılan güçlü bir tekniktir. Çok adımlı bir sorunu çözmek için tek, devasa bir isteme güvenmek yerine, bir istemden elde edilen çıktının bir sonraki istem için girdi haline geldiği bir zincir oluşturulur. Bu modüler yaklaşım, özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) olmak üzere yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini, şeffaflığını ve genel performansını artırır. Mantık, harici araçlar ve hatta birden fazla farklı yapay zeka modelini içerebilen gelişmiş iş akışlarının oluşturulmasını sağlar.

İstem Zincirleme Nasıl Çalışır

Temelinde, istem zincirleme, bir veya daha fazla yapay zeka modeline yapılan çağrıların bir dizisini düzenler. Süreç mantıksal bir akışı izler: modele bir başlangıç istemi gönderilir, yanıtı işlenir ve bu yanıttan elde edilen temel bilgiler dizideki bir sonraki istemi oluşturmak için kullanılır. Bu döngü, nihai hedefe ulaşılana kadar devam eder. Bu metodoloji, akıl yürütebilen ve hareket edebilen yapay zeka ajanları oluşturmak için gereklidir.

Bu yaklaşım, zincirdeki her adımın belirli bir alt görev için optimize edildiği görev ayrıştırmaya olanak tanır. Örneğin, bir istem bilgi çıkarma, bir sonraki veri özetleme ve sonuncusu yaratıcı metin oluşturma için tasarlanabilir. LangChain gibi çerçeveler, durumu, istemleri ve harici araçların entegrasyonunu yöneterek bu zincirlerin geliştirilmesini basitleştirmek için özel olarak tasarlanmıştır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

İstem zincirleme çok yönlüdür ve makine öğrenimi (ML) ve iş akışı otomasyonunda birçok pratik uygulaması vardır.

1. Otomatik Müşteri Destek Temsilcisi: Bir kullanıcı karmaşık bir destek talebi gönderir.

   • İstem 1 (Sınıflandırma): Bir LLM, sorunu sınıflandırmak için kullanıcının mesajını analiz eder (örneğin, "faturalandırma", "teknik", "hesap erişimi").
   • İstem 2 (Veri Alma): "Teknik" sınıflandırmasına dayanarak, sistem bir Retrieval-Augmented Generation (RAG) adımı yürütür. Yeni bir istem, yapay zekadan ilgili belgeler için teknik bir bilgi tabanını aramasını ister.
   • İstem 3 (Cevap Üretimi): Alınan belgeler, LLM'ye bilgileri sentezlemesini ve kullanıcı için net, adım adım bir çözüm oluşturmasını söyleyen nihai bir isteme beslenir. RAG sistemlerinin mekaniği hakkında daha fazla bilgi edinin.

2. Çok Modlu İçerik Oluşturma: Bir pazarlamacı, yeni bir ürün için bir sosyal medya kampanyası oluşturmak istiyor.

   • İstem 1 (Metin Üretimi): Pazarlamacı ürün ayrıntılarını sağlar ve bir istem, bir LLM'den beş akılda kalıcı pazarlama sloganı oluşturmasını ister.
   • İstem 2 (Görüntü Üretimi): Seçilen slogan daha sonra, karşılık gelen bir görsel oluşturmak için Stable Diffusion gibi bir metinden görüntüye modeline yönelik yeni bir istem için temel olarak kullanılır.
   • İstem 3 (Görüntü Analizi): Özel olarak eğitilmiş bir Ultralytics YOLO modeli gibi bir bilgisayarlı görü modeli, oluşturulan görüntünün marka yönergelerine uygun olduğundan emin olmak için sonraki bir adımda kullanılabilir (örneğin, doğru logonun mevcut olduğunu doğrulamak). Bu tür modeller, Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilebilir ve dağıtılabilir.

Prompt Zincirleme ve İlgili Kavramlar

İstem zincirlemeyi (prompt chaining) benzer tekniklerden ayırt etmek faydalıdır:

• Prompt Mühendisliği: Bu, etkili istemler tasarlama uygulamasıdır. Prompt zincirleme, prompt mühendisliği içinde belirli bir tekniktir ve birden çok istemi sıralı bir şekilde yapılandırmaya odaklanır.

• Düşünce Zinciri (CoT) İstemi (Chain-of-Thought (CoT) Prompting): CoT, bir LLM'nin akıl yürütmesini, "adım adım düşünmesini" isteyerek tek bir istem içinde geliştirmeyi amaçlar. Buna karşılık, istek zincirleme, görevi birden çok farklı istek adımına böler ve bu adımlar farklı modeller veya araçlar içerebilir.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG, bir yapay zekanın bir yanıt oluşturmadan önce harici bir kaynaktan bilgi aldığı bir tekniktir. RAG genellikle daha büyük bir istem zinciri içinde belirli bir adım olarak kullanılır, zincirleme mekanizmasının kendisi olarak değil.

• Prompt Zenginleştirme: Bu, bir kullanıcının ilk istemine, yapay zekaya gönderilmeden önce otomatik olarak bağlam eklemeyi içerir. Birden çok birbirine bağlı istemin sıralı işlenmesini düzenlemek yerine, tek bir istemi geliştirir.

• Prompt Ayarlama: Model eğitimi sırasında "yumuşak istemleri" (gömme) öğrenen bir parametre açısından verimli ince ayar (PEFT) yöntemidir. Prompt zincirlemenin çalışma zamanı yürütme yapısından farklı, bir model özelleştirme tekniğidir.

İstem zincirleme, LLM'ler gibi gelişmiş yapay zeka modelleriyle etkileşimleri yapılandırmak ve hatta bunları görüntü sınıflandırması veya örnek segmentasyonu için kullanılanlar da dahil olmak üzere diğer yapay zeka sistemleriyle entegre etmek için güçlü bir yöntemdir. Bu, karmaşık görevleri daha yönetilebilir hale getirir ve temel veri analizinden gelişmiş çok modlu yapay zeka sistemlerine kadar çeşitli makine öğrenimi uygulamalarında sonuçların güvenilirliğini artırır. Bu tür zincirlerin bileşenlerini oluşturabilecek özel modellerin dağıtımı, uçtan uca platformlar tarafından kolaylaştırılır. Bu gelişmiş iş akışlarına entegre edilebilecek çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini keşfedebilirsiniz.