[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-golden-dataset::tr":3,"gloss-cluster-golden-dataset::tr":26,"gloss-next-golden-dataset::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"golden-dataset","prompt-eng","Altın Veri Kümesi","Altın veri kümesi (golden dataset), bir yapay zekâ özelliğini, sıradan kodu birim testlerinin koruduğu gibi test etmek için kullanılan, temsili girdilerle bilinen-doğru beklenen çıktıların (ya da kabul ölçütlerinin) eşleştirildiği, özenle seçilmiş ve sürüm denetimli bir settir. 'Demo iyi görünüyordu'yu gerçek bir regresyon kontrolüne çeviren eksik parçadır: bir komutu değiştirmeden, modeli takas etmeden ya da sağlayıcıyı yükseltmeden önce yeni yapılandırmayı altın sete karşı çalıştırır ve puanları karşılaştırırsınız. Vakalar üretimi yansıtmalı — yalnızca mutlu-yol örnekleri değil, karşılaştığınız dağınık uç durumları, düşmanca girdileri ve bilinen hata modlarını içermeli. Geliştiriciler için güvenilir yapay zekâ sunmanın en yüksek kaldıraçlı alışkanlığı budur: elle etiketlenmiş 20–50 vakayla başlayın, gerçek hataları kalıcı test vakalarına terfi ettirerek büyütün ve tam eşleşme, savlar ya da bir LLM yargıçla puanlayın. Uyarılar: kirlenmeyi önlemek için onu hiçbir eğitim ya da few-shot bağlamında tutmayın, etiketleri düzenli gözden geçirin ('iyi' tanımınız kayar) ve küçük, yanlı bir setin sahte güven verdiğini unutmayın.","Altın veri kümesi, temsili girdilerin bilinen-doğru çıktılarla eşleştiği sürüm denetimli bir settir: \"demo iyiydi\"yi gerçek bir regresyon kontrolüne çevirir.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":15,"name":16},"llm-as-judge","Hakem Olarak LLM (LLM-as-Judge)",{"slug":18,"name":19},"llm-benchmark","LLM Kıyaslaması (LLM Benchmark)",{"slug":21,"name":22},"prompt-testing","Prompt Testi (İstem Testi)",{"slug":24,"name":25},"regression-testing","Regresyon Testi (Regression Testing)",[27,31,34,37,41,44,47,50,53,56,59,62],{"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},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":30},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":40},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":40},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":40},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":40},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":30},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":30},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":63,"category":5,"name":64,"updated_at":40},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]