[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-generated-knowledge-prompting::tr":3,"gloss-cluster-generated-knowledge-prompting::tr":23,"gloss-next-generated-knowledge-prompting::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"generated-knowledge-prompting","prompt-eng","Generated Knowledge Prompting","Generated knowledge (üretilmiş bilgi) yönlendirmesi iki adımlı bir kalıptır: önce modele soruyla ilgili gerçekleri ya da arka plan bilgisini ürettirir, sonra bu kendi ürettiği bilgiyi bağlam olarak geri verip nihai yanıtı istersiniz. Liu vd. (2022) tarafından önerilen yöntem, modelin \"bildiği\" ama tek seferde güvenilir biçimde ortaya koyamadığı sağduyu ya da dünya bilgisi gerektiren görevler için tasarlandı. Bilgiyi önce açıkça ortaya koymak, asıl akıl yürütme için daha sağlam bir zemin sağlar. SaaS geliştiricileri için, arayacak harici bir kaynağınız yokken retrieval'a hafif bir alternatiftir: RAG yerine modelin kendi örtük bilgisini bir ara adım olarak açığa çıkarırsınız. Örnek kalıp: \"X'i yanıtlamakla ilgili 3-5 temel gerçeği listele\" → ardından \"Bu gerçekleri kullanarak X'i yanıtla.\" Bariz risk, üretilen bilginin kendisinin yanlış olabilmesidir — güvenilir bir kaynağa dayandırmıyorsunuz. Bu yüzden olgusal doğruluk kritikse retrieval'ın yerini almaz, onu tamamlar; en iyi de doğrulanmış kaynaklardan çok makul bağlamın yardımcı olduğu akıl yürütmelerde çalışır.","Generated knowledge yönlendirmesi, önce modele ilgili gerçekleri yazdırır, sonra bu kendi ürettiği bağlamı asıl soruyla birlikte geri verir.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"analogical-prompting","Analogical Prompting",{"slug":15,"name":16},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)",{"slug":18,"name":19},"grounding","Temellendirme (Grounding)",{"slug":21,"name":22},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",[24,26,29,32,34,37,40,43,46,49,52,55],{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":25},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":27,"category":5,"name":28,"updated_at":25},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":25},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":15,"category":5,"name":16,"updated_at":33},"2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":25},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":33},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":33},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":33},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":33},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":25},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":25},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":33},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]