[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-directional-stimulus-prompting::tr":3,"gloss-cluster-directional-stimulus-prompting::tr":23,"gloss-next-directional-stimulus-prompting::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"directional-stimulus-prompting","prompt-eng","Directional Stimulus Prompting","Directional stimulus prompting (DSP, yönlü uyaran ile yönlendirme), büyük ve çoğu zaman kapalı kutu bir modeli, komuta küçük ve hedefli ipuçları — \"uyaran\" — enjekte ederek yönlendirir; örneğin çıktının içermesi ya da vurgulaması gereken anahtar kelimeler gibi. Li vd. (2023) tarafından önerilen yöntemin ayırt edici yanı şudur: bu ipuçlarını her girdi için otomatik üretmek üzere çok daha küçük, eğitilebilir bir politika modeli eğitilir; böylece dondurulmuş bir LLM'in davranışını onu fine-tune etmeden etkilersiniz. Özgün çalışmada anahtar kelime ipuçları üretmek, özetleri önemli noktaları kapsamaya yönlendirdi ve referans özetlerle uyumu artırdı. SaaS geliştiricileri için günlük çıkarım kalıbın kendisidir: kısa bir yönlü ipucu eklemek (\"fiyatlandırma ve entegrasyonları vurgula\"; \"şu varlıkları dahil et\"), tüm talimatı yeniden yazmadan çıktıyı istediğinize doğru eğmenin ucuz bir yoludur. Tam eğitilmiş-politika sürümü daha ağır bir mühendisliktir; asıl değeri, fine-tune edemediğiniz kapalı bir API'yi çağırırken ölçekte kontrol edilebilir ve markaya uygun çıktıya ihtiyaç duyduğunuzda ortaya çıkar. Daha basit ihtiyaçlarda elle yazılmış uyaranlar faydanın çoğunu yakalar.","Directional stimulus prompting, kapalı kutu modeli komuta enjekte edilen küçük ipuçlarıyla yönlendirir; ipuçlarını ayarlanabilir küçük bir model üretir.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":15,"name":16},"meta-prompt","Meta Prompt",{"slug":18,"name":19},"role-prompting","Role Prompting (Rol İstemi)",{"slug":21,"name":22},"structured-output","Yapılandırılmış Çıktı",[24,28,31,34,38,41,44,47,50,53,56,59],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"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":27},"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":27},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":37},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":27},"generated-knowledge-prompting","Generated Knowledge Prompting"]