Yapay zekâ (YZ) ile çalışırken, sistemden anlamlı ve kaliteli çıktılar elde etmek yalnızca veriyi işlemeye değil, aynı zamanda bu verilerin nasıl yönlendirildiği ve hangi bağlamda kullanıldığına da bağlıdır. Son yıllarda yapay zekâyla etkili çalışma konusunda üç temel kavram öne çıkmaktadır: Vibe Coding, Prompt Engineering ve Context Engineering. Bu yazıda, bu üç yaklaşımı kısaca tanıttıktan sonra özellikle Context Engineering’e (Bağlam Mühendisliği) odaklanarak konuyu derinlemesine ele alacağım.
Yapay Zekâ Kullanımında 3 Temel Yaklaşım
1. Vibe Coding
Vibe Coding, geleneksel kodlama alışkanlıklarından sıyrılarak, yapay zekâyı bir “yazılım ortağı” gibi kullanmak anlamına gelir. Bu yöntemde geliştirici, sistemin yazacağı kodun detaylarını değil, genel yönünü, amacını ve işlevini belirtir. “Kod yazmak” yerine “istek tanımlamak”, “vibe vermek” esas alınır. Örneğin:
“Kullanıcıdan isim al, hoş geldin mesajı ver ve yanına rastgele bir emoji koy.”
Bu örnek, klasik programlama dilinde açık bir komut seti değildir; ancak bir dil modeli, bu vibe’ı alıp karşılık gelen kodu üretebilir. Bu yaklaşım; hızlı prototipleme, düşük teknik bilgi ile uygulama geliştirme gibi avantajlar sunsa da, karmaşık sistemlerde hata ayıklama ve güvenlik açısından dikkatli kullanılmalıdır (Karpathy, 2024).
2. Prompt Engineering
Prompt Engineering, yapay zekâya verilen komutun (prompt’un) nasıl yapılandırılacağına odaklanır. YZ sistemlerinin doğru ve etkili sonuçlar üretmesi, büyük ölçüde kullanıcıdan gelen istemin açık, yönlendirici ve hedefe odaklı olmasına bağlıdır. Örneğin:
- Zayıf prompt: “İklim değişikliği hakkında bilgi ver.”
- Güçlü prompt: “İklim değişikliğinin 21. yüzyıldaki etkilerini, bilimsel raporlar ışığında ve grafiklerle açıklayan bir yazı hazırla.”
Prompt mühendisliği, yapay zekânın potansiyelini tam anlamıyla kullanmanın ve istenilen çıktıyı almanın temel aracıdır.
3. Context Engineering
Context Engineering (Bağlam Mühendisliği), bir yapay zekâ sisteminin kullanıcıyı, durumu ve amacı doğru şekilde anlayabilmesi için gereken tüm bağlamsal verilerin tanımlanması, modellenmesi ve işlenmesidir. Yani YZ sistemine yalnızca “ne istendiği” değil, “hangi koşullarda, kimden, neden istendiği” de aktarılır. Bu kavramı aşağıda daha detaylı inceliyorum.
Context Engineering Nedir? Yapay Zekâda Bağlamın İnşası
Yapay zekâ sistemlerinin insan benzeri cevaplar üretebilmesi için yalnızca veriye değil, verinin bağlamına da ihtiyacı vardır. Context Engineering, işte bu bağlamı yaratma sürecidir.
Tanım
Context Engineering, yapay zekânın doğru, anlamlı ve kullanıcıya uygun çıktılar üretmesi için gerekli bağlamsal bilgilerin yapılandırılması, tasarlanması ve modellenmesi sürecidir. Bağlam; kullanıcının kimliği, konuşmanın tarihi, önceki mesajlar, amaç, bulunduğu coğrafya, sosyal bağlam, hatta zaman dilimi gibi birçok faktörü kapsar.
Neden Önemlidir?
Bağlam olmadan yapay zekâ yalnızca kelimeleri işler, anlamı değil. Context Engineering’in önemini birkaç başlıkla açıklayayım:
- Anlamsal Doğruluk: “Ona söyledim gelmesin.” cümlesinin ne anlama geldiği ancak önceki konuşmalarla birlikte anlaşılabilir.
- Kişiselleştirme: Aynı soruya farklı kullanıcılar için farklı cevaplar verilebilmesi bağlamla mümkündür.
- Kritik Uygulamalar: Sağlık, finans, hukuk gibi alanlarda doğru bağlam olmadan çıkan sonuçlar yanıltıcı olabilir.
Kullanım Alanlarına Örnekler
1. Chatbotlar ve Asistanlar
Kullanıcı “Yarın randevum var mı?” dediğinde sistemin anlamlı cevap verebilmesi için kullanıcının takvimine erişmesi gerekir. Bu bağlam bağlanmadan gelen yanıt eksik olur.
2. Öneri Sistemleri
Spotify veya Netflix gibi platformlar; kullanıcı geçmişi, saat, konum ve tercihlere göre öneri sunar. Bu sistemler birer bağlam mühendisliği ürünüdür.
3. Otonom Araçlar
Bir aracın sağa mı yoksa durup sola mı döneceğine karar verebilmesi için hava durumu, trafik işaretleri, hız sınırı gibi bağlamsal veriler gereklidir.
4. Sağlık Teknolojileri
Bir hastaya tedavi önerisi verirken yaş, cinsiyet, alerji durumu gibi kişisel bağlamlar kritik önemdedir.
Teknik Aşamalar
Bağlam mühendisliği şu adımlarla uygulanır:
- Bağlam Verilerinin Belirlenmesi: Hangi bilgiler kullanılacak?
- Veri Toplama: Sensörler, kullanıcı girdileri, geçmiş veriler.
- Modelleme: Ontolojiler, bilgi grafikleri, durum makineleri.
- Uyarlama: Cevapların bağlama göre şekillenmesi.
Gelecekte Context Engineering
ChatGPT-4o gibi çok modlu modellerle birlikte görsel, işitsel ve yazılı bağlamlar aynı anda işlenebiliyor. Gelecekte yapay zekâ, bağlamı daha iyi anladıkça çok daha kişiselleştirilmiş ve etkili hizmetler sunacak. Ancak bu gelişimle birlikte gizlilik ve etik sorunlar da gündeme gelecektir.
Sonuç
Yapay zekâdan etkili bir biçimde yararlanabilmek için, sadece veri değil; verinin bağlamı, kullanıcının niyeti ve etkileşim biçimi de dikkate alınmalıdır. “Vibe Coding”, “Prompt Engineering” ve “Context Engineering” gibi yaklaşımlar, yapay zekâyı anlamlı, güvenilir ve insan merkezli hale getirme yolunda kritik roller üstlenmektedir.
Views: 8
