Promptlarda Hata İşleme

Promptlarda Hata İşleme, yapay zekâ (YZ) sistemlerinde doğru ve güvenilir çıktılar elde etmek için kritik bir tekniktir. Bu yöntem, kullanıcıdan gelen verilerin eksik, yanlış veya belirsiz olabileceği durumlarda, modelin hataları tespit etmesini ve uygun şekilde yanıt vermesini sağlar. Hata işleme, özellikle kritik iş kararlarının alındığı raporlama, veri analizi, içerik üretimi ve müşteri hizmetleri uygulamalarında büyük önem taşır.
Bu teknik, prompt tasarımında özel talimatlar ekleyerek, modelin potansiyel hataları işaretlemesini, doğrulanabilir bilgileri ayırmasını ve belirsizlik durumlarında uygun uyarılar vermesini mümkün kılar. Kullanıcılar, bu sayede çıktıları daha güvenli ve denetlenebilir bir şekilde kullanabilir.
Bu eğitimde, okuyucu promptlarda hata işleme yöntemlerini öğrenerek: hatalı veya belirsiz verileri tespit eden, bilgiyi etiketleyen ve yapılandırılmış çıktı üreten örnekler oluşturabilecek; iş dünyasında rapor, analiz ve özetleme gibi gerçek uygulamalarda bu teknikleri etkin şekilde kullanabilecektir.

Yukarıdaki prompt üç temel unsur içerir. Öncelikle "maksimum 100 kelime" sınırı, özetin kısa ve öz olmasını sağlayarak gereksiz bilgi eklenmesini önler. "Tüm bilgilerin doğru olduğundan emin olun" ifadesi, modelin veri doğruluğunu kontrol etmesini ve hata olasılığını azaltmasını sağlar. Son olarak "kontrol edilmesi gereken bilgi" etiketi, şüpheli bilgilerin açıkça işaretlenmesini sağlayarak kullanıcıya hangi alanların dikkatle incelenmesi gerektiğini bildirir.
Bu yapı, raporlar, eğitim materyalleri veya haber özetlerinde kullanılabilir. Varyasyonlar, özetin uzunluğu, konu başlığı veya kullanılan etiket değiştirilebilir; örneğin "şüpheli veri" veya "doğrulanmamış bilgi" şeklinde etiketleme yapılabilir. Bu şekilde, hata işleme mantığı korunurken uygulama alanı çeşitlendirilebilir.

Promptlarda hata işleme için en iyi uygulamalar şunlardır: açık ve net hedef belirlemek, veri doğrulama talimatları eklemek, şüpheli bilgileri işaretlemek ve çıktıyı yapılandırılmış biçimde sunmak. Bu yaklaşım, belirsizlikleri azaltır ve çıktının güvenilirliğini artırır.
Yaygın hatalar: çok genel promptlar oluşturmak, şüpheli bilgileri etiketlememek, çıktıya tamamen güvenmek ve promptu farklı senaryolarda test etmemek. Sorun çıktığında, görevi alt görevlere bölmek, koşulları açıkça belirtmek veya çıkış formatını netleştirmek önerilir. Sürekli deneme, değerlendirme ve ayarlama (iterasyon) en iyi sonucu sağlar.

Gelişmiş teknikler arasında mantıksal koşullar kullanmak, dış kaynak doğrulaması yapmak ve dinamik verileri yönetmek bulunur. Promptlarda hata işleme, çok aşamalı promptlar veya bilgi takviyesi (knowledge reinforcement) gibi diğer AI teknikleri ile entegre edilebilir. İleri düzeyde, kaynak doğrulama, tutarsızlık tespiti ve çok aşamalı prompt tasarımı çalışılmalıdır. Bu becerilerin kazanılması, AI çıktılarının güvenilirliğini ve uygulamadaki değerini ciddi şekilde artırır.