[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-automatic-prompt-optimization::tr":3,"gloss-cluster-automatic-prompt-optimization::tr":26,"gloss-next-automatic-prompt-optimization::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"automatic-prompt-optimization","prompt-eng","Otomatik Komut Optimizasyonu","Otomatik Komut Optimizasyonu, komutları elle deneme-yanılmayla ayarlamak yerine, sizin için komut yazıp iyileştirmesi amacıyla bir arama sürecinden ya da başka bir modelden yararlanma pratiğidir. Automatic Prompt Engineer yöntemi (Zhou vd., 2022), bir LLM'nin aday talimatlar önerip bunları örneklere karşı puanlayabildiğini ve kazananları tutabildiğini gösterdi; DSPy gibi çerçeveler ise bunu daha ileri taşıyıp tüm komut hatlarını bir metriğe göre derleyip ayarlar. Temel döngü hep aynıdır: etiketli bir veri kümesi, bir puanlama işlevi (tam eşleşme, bir LLM yargıç ya da göreve özgü bir metrik) ve puanı en üst düzeye çıkaran komut varyantları üzerinde bir arama. Önemlidir çünkü komut kalitesi yüksek kaldıraçlıdır ama elle optimizasyon birçok görev, model ya da dile ölçeklenmez — ve model değiştirdiğinizde sessizce çürür. Geliştiriciler için komutları, hisle cilaladığınız metinler değil, bir değerlendirme setine karşı optimize ettiğiniz yapıtlar olarak görün. Uyarı: güvenilir bir metriğe ve yeterli örneğe ihtiyacınız var; yoksa optimize edici gürültüye aşırı uyum sağlar ve yanlış şeyi 'iyileştirir'.","Otomatik komut optimizasyonu, komutları elle deneme-yanılmayla ayarlamak yerine arama ya da başka bir modelle yazdırıp örneklere karşı puanlar.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"golden-dataset","Altın Veri Kümesi",{"slug":15,"name":16},"llm-as-judge","Hakem Olarak LLM (LLM-as-Judge)",{"slug":18,"name":19},"meta-prompt","Meta Prompt",{"slug":21,"name":22},"prompt-engineering","Prompt Mühendisliği",{"slug":24,"name":25},"prompt-testing","Prompt Testi (İstem Testi)",[27,31,34,38,41,44,47,50,53,56,59,62],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":37},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":30},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":37},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":37},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":37},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":37},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":30},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":30},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":37},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)",{"slug":63,"category":5,"name":64,"updated_at":30},"generated-knowledge-prompting","Generated Knowledge Prompting"]