Prompt chaining, büyük dil modellerinin (LLM) tek bir promptla çözemediği karmaşık görevleri bir dizi sıralı prompta bölerek adım adım çözme yaklaşımıdır. Bu yöntem, her promptun çıktısını bir sonraki promptun girdisi olarak kullanarak daha kontrollü, doğru ve özelleştirilebilir sonuçlar elde etmenizi sağlar.
Prompt Chaining Nedir ve Neden Kullanılır?
Tek bir LLM promptu genellikle basit istekler için yeterlidir, ancak çok adımlı analiz, belge özetleme, kod üretimi veya yaratıcı yazma gibi karmaşık işlerde modelin bağlamı kaybetmesi veya tutarsız çıktılar vermesi olasıdır. Prompt chaining, bu sorunu her adımda net bir girdi-çıktı ilişkisi kurarak aşar. Örneğin, bir makaleyi özetlemek için önce ana başlıkları çıkartan, ardından her başlığı detaylandıran bir zincir oluşturabilirsiniz.
Prompt chaining, LLM'lerin tek seferlik sihirli çözümler olmadığını kabul eder ve mühendislik mantığıyla görevleri kırmanın gücünü ortaya çıkarır.
Prompt Chaining ile Chain-of-Thought Arasındaki Fark
Chain-of-Thought (CoT) prompting, LLM'nin tek bir prompt içinde adım adım akıl yürütmesini teşvik ederken, prompt chaining birden fazla API çağrısıyla fiziksel adımlar oluşturur. CoT daha çok mantıksal muhakeme gerektiren problemlerde kullanılırken, prompt chaining özellikle çıktıların araştırma, düzeltme veya birleştirme gibi insan müdahalesini de içeren iş akışları için idealdir. Daha önceki yazımızda Chain-of-Thought Prompting rehberini detaylıca incelemiştik.
Prompt Zinciri Oluşturmanın Temel Adımları
1. Görevi Analiz Edin ve Alt Adımlara Bölün
Karmaşık bir görevi tanımlayın ve her bir adımda ne tür bir çıktı beklendiğini belirleyin. Örneğin, bir ürün incelemesi yazmak için önce ürün özelliklerini listeleyen, sonra artıları ve eksileri çıkartan, en son da bunları akıcı bir metne dönüştüren bir zincir kurabilirsiniz.
2. Her Adım için Promptları Tasarlayın
Her prompt, bir önceki adımın çıktısını girdi olarak alacak şekilde yazılmalıdır. Açık talimatlar ve beklenen format verin. Örneğin, "Yukarıdaki listeden sadece olumlu noktaları seç ve bir paragraf halinde yaz" gibi.
3. Değişkenleri ve Bağlamı Yönetin
Zincirin her halkasında bağlamı korumak için önceki çıktıları prompta ekleyin. LLM'lerin token sınırını aşmamaya dikkat edin. Uzun belgeler için özet geçme stratejisi kullanılabilir.
4. Çıktıları Doğrulayın ve Hata Yönetimi Ekleyin
Her adımda çıktının beklenen formatta olup olmadığını kontrol edin. Hatalı durumlarda yeniden deneme veya alternatif promptlar hazırlayın.
Gerçek Dünya Uygulama Örnekleri
İçerik Oluşturma Pipeline'ı
Bir blog yazısı oluşturmak için: Adım 1 - Ana başlık ve alt başlıkları oluşturun. Adım 2 - Her alt başlık için bir taslak paragraf yazdırın. Adım 3 - Taslakları birleştirip akıcı hale getirin. Bu yöntemle tutarlı ve yapılandırılmış içerikler üretebilirsiniz. Benzer bir yaklaşımı görsel üretim araçlarında da kullanabilirsiniz, örneğin önce bir konsept belirleyip ardından detaylı bir prompt oluşturarak.
Veri Analizi ve Raporlama
Bir CSV dosyasını analiz etmek için: Adım 1 - Veriyi özetleyen istatistikler çıkartın. Adım 2 - Bu istatistiklerden eğilimleri belirleyin. Adım 3 - Eğilimleri bir iş raporuna dönüştürün. Her adımda filtrelenmiş bilgi bir sonrakine aktarılır.
Müşteri Destek Otomasyonu
Bir müşteri şikayetini çözmek için: Adım 1 - Şikayetin kategorisini ve aciliyetini belirleyin. Adım 2 - İlgili çözüm prosedürünü getirin. Adım 3 - Kişiselleştirilmiş bir yanıt oluşturun. Prompt chaining, bu tür karar ağaçlarını LLM'lerle uygulamak için biçilmiş kaftandır.
Sık Yapılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Token sınırını aşmak: Her adımda biriken çıktılar toplam token limitini aşabilir. Düzenli olarak özetleme yapın veya sadece gerekli bilgiyi taşıyın.
- Bağlam kaybı: Özellikle uzun zincirlerde model önceki adımları unutabilir. Her prompta kısa bir hatırlatıcı ekleyin.
- Promptların fazla genel olması: Her adım için spesifik ve net talimatlar verin. "Güzel bir metin yaz" gibi muğlak ifadelerden kaçının.
- Hata yönetiminin olmaması: Model bazen istenen formatı bozabilir. Çıktıyı doğrulayacak bir sistem kurun.
Prompt Chaining'i Destekleyen Araçlar
LangChain, PromptChainer, Flowise gibi araçlar prompt zincirlerini görsel bir arayüzle oluşturmanıza olanak tanır. Ayrıca OpenAI'ın function calling özelliği, adımlar arasında yapısal veri alışverişini kolaylaştırır. Bu araçları kullanarak zincirleri daha modüler ve tekrarlanabilir hale getirebilirsiniz.
Sonuç: Prompt Chaining ile LLM'lerin Sınırlarını Aşın
Prompt chaining, LLM'leri yalnızca bir sohbet aracı olmaktan çıkarıp güçlü bir iş akışı motoruna dönüştürür. Karmaşık görevleri adım adım çözerek hem doğruluk hem de kontrol kazanırsınız. Özellikle birden fazla modelin birlikte çalıştığı senaryolarda veya insan geri bildirimine ihtiyaç duyulan süreçlerde prompt chaining vazgeçilmez bir teknik haline geliyor. Bu rehberdeki adımları uygulayarak siz de kendi prompt zincirlerinizi oluşturabilir ve LLM'lerin gerçek potansiyelini keşfedebilirsiniz.
Sık Sorulan Sorular
Prompt chaining ile Chain-of-Thought arasındaki temel fark nedir?
Chain-of-Thought, tek bir prompt içinde adım adım düşünmeyi teşvik ederken; prompt chaining, birden fazla API çağrısıyla fiziksel adımlar oluşturur. CoT mantıksal akıl yürütme için, prompt chaining ise çıktı yönetimi ve iş akışı otomasyonu için idealdir.
Prompt chaining hangi durumlarda kullanılmalıdır?
Karmaşık, çok adımlı görevlerde (örneğin belge özetleme, veri analizi, kod üretimi) tercih edilir. Özellikle ara çıktıların doğrulanması veya insan müdahalesi gereken süreçlerde etkilidir.
Prompt zinciri oluştururken token sınırını nasıl yönetirim?
Her adımda çıktıyı özetleyerek veya sadece gerekli bilgiyi bir sonraki prompta ekleyerek token kullanımını kontrol edin. Ayrıca, uzun belgelerde adımları daha küçük parçalara bölmek yardımcı olur.
Prompt chaining için hangi araçlar önerilir?
LangChain, PromptChainer ve Flowise gibi araçlar, prompt zincirlerini görsel olarak oluşturmayı kolaylaştırır. Ayrıca OpenAI'ın function calling özelliği de yapısal veri akışı için kullanılabilir.
Prompt chaining yaparken en sık yapılan hata nedir?
En yaygın hata, promptların fazla genel olması ve bağlamın kaybolmasıdır. Her adım için net talimatlar vermek ve önceki çıktıları düzenli olarak hatırlatmak gerekir.
