Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
33 posts
Büyük Dil Modelleri (LLM) kullanımının erken dönemlerinde, bir uygulama geliştirmek genellikle yazılım mühendisliğinden ziyade bir simya işlemi gibi hissettirirdi. Geliştiriciler bir sistem promptunu ayarlar, "çalıştır"a basar ve en iyisini umarlardı. Bugün LLM'ler deneysel sohbet botlarından kritik üretim bileşenlerine geçerken, bu yaklaşım artık geçerli değildir.
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) karmaşık kurumsal uygulamaların omurgası haline geldikçe, bağlam pencerelerinin sınırlaması kritik bir darboğaz olarak ortaya çıktı. GPT-4 veya Claude 3 gibi modeller devasa bağlam kapasitelerine sahip olsa da, belgeleri olduğu gibi isteme eklemek verimsiz, maliyetli ve genellikle "ortada kaybolma" fenomenine yol açar...
Geliştiriciler Büyük Dil Modellerini (LLM'leri) üretim ortamlarına entegre ettikçe, modelin çok adımlı muhakemeyi etkili bir şekilde işleyememesi nedeniyle önemli bir darboğazla karşılaşıyoruz. LLM'ler desen eşleştirme ve bilgi çekme konusunda son derece güçlü olsa da, mantıksal tutarlılık konusunda zorlanabilirler...
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) kurumsal uygulamalarda ve tüketici ürünlerinde vazgeçilmez hale geldikçe, onları çevreleyen güvenlik manzarası hızla evriliyor. SQL enjeksiyonu gibi geleneksel yazılım açıkları iyi belgelenmiş olsa da, LLM'ler Prompt Enjeksiyonu olarak bilinen benzersiz bir saldırı vektörü sunar.
Yıllar boyunca Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), olasılığa dayalı metin üreten siyah kutular olarak kabul edildi. Etkileyici olsa da, bu yaklaşımın temel bir sınırlaması vardı: gerçek zamanlı verilere erişimleri yoktu ve eylem gerçekleştiremiyorlardı. İşte Araç Kullanımı (veya Fonksiyon Çağırma veya Eylem ...
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) dikkat çekici üretken yeteneklere sahiptir ancak doğaları gereği statiktirler. Canlı envanteri kontrol edemez, anlık hava durumunu çekemez veya kurumsal veritabanlarını sorgulayamazlar. Bu sınırlamada İşlev Çağırma (veya Araç Kullanımı) devreye girer. ...
Yapay zeka, statik sohbet arayüzlerinin ötesine geçti. Günümüzde LLM geliştirme alanındaki sınır, Agentic İş Akışları'nda yatıyor. Geleneksel promptlama yaklaşımından farklı olarak, agentic sistemler harici araçlar kullanarak akıl yürütür, plan yapar ve eylemleri gerçekleştirir. Bu paradigm değişimi, AI'nın...