Kullanıcı Promptu

Kullanıcı promptu, bir LLM API çağrısında son kullanıcıdan gelen girdiyi (veya otomatik bir işlem hattında, çağıran uygulamanın kullanıcı adına gönderdiği girdiyi) temsil eden mesaj rolüdür; bu, kalıcı davranışı belirleyen sistem promptundan ve modelin/asistanın kendi yanıtlarından farklıdır. Tipik bir sohbet tamamlama API çağrısında, mesaj dizisi sistem → kullanıcı → asistan → kullanıcı → asistan şeklinde sıralanır ve her "kullanıcı" girdisi bir kullanıcı promptudur. Bu ayrımı anlamak SaaS geliştiricileri için önemlidir çünkü iki prompt türünün farklı güven seviyeleri ve farklı tasarım hedefleri vardır: sistem promptu geliştirici tarafından yazılır ve kontrol edilir, ürünün kalıcı kurallarını içermelidir; kullanıcı promptu ise genellikle kısmen veya tamamen güvenilmeyen harici girdiden türetilir (bir müşterinin mesajı, kazınmış bir web sayfası, yüklenmiş bir belge) ve özellikle prompt injection riski açısından daha dikkatli ele alınmalıdır. Çok turlu konuşmalarda, kullanıcı ve asistan promptlarının tam geçmişi ("bağlam") tipik olarak her yeni çağrıyla yeniden gönderilir, çünkü çoğu LLM API'si istekler arasında durumsuzdur (stateless) — konuşma geçmişini bağlam penceresi içinde tutmak ve kısaltmak uygulamanın sorumluluğundadır. İyi tasarlanmış ürünler genellikle ham kullanıcı girdisini olduğu gibi almak yerine kullanıcı promptunu programatik olarak oluşturur; altta yatan insan girdisi dağınık, konu dışı veya kötü niyetli olsa bile modeli görevine bağlı tutmak için ayırıcılar veya hafif talimatlarla sararlar (ör. "Kullanıcı sordu: <<{{raw_input}}>>. Yalnızca yukarıdaki SSS bağlamını kullanarak yanıtla."). Somut bir örnek: bir dokümantasyon chatbotu "aboneliğimi nasıl iptal edeceğim???" şeklinde ham bir kullanıcı sorusu alır — uygulama bunu göndermeden önce sarar: sistem promptu asistanın kapsamını ve tonunu tanımlar; kullanıcı promptu şu hale gelir: "Aşağıdaki kullanıcı sorusunu yalnızca sağlanan dokümantasyon bağlamını kullanarak yanıtla. Yanıt bağlamda yoksa bilmediğini söyle.\n\nBağlam: {{retrieved_docs}}\n\nKullanıcı sorusu: aboneliğimi nasıl iptal edeceğim???" Ham, gayri resmi ifade edilmiş kullanıcı girdisi, yapılandırılmış bir kullanıcı promptu içinde veri olarak gömülür; bu, yaygın bir RAG (retrieval-augmented generation) kalıbıdır. Bu sarma işlemi günlükleme ve analitik için de önemlidir: modele gerçekte gönderilen kullanıcı promptu, insanın yazdığı ham metinden farklı olduğundan, olgun yapay zeka ürünleri her ikisini de günlükler — UX ve destek analizi için ham insan girdisini, model davranışını hata ayıklamak ve sorunları yeniden üretmek için tam olarak oluşturulmuş kullanıcı promptunu — çünkü kafa karıştırıcı bir model yanıtı çoğu zaman, sarma şablonunun o günün belirli bağlam ve talimat dilimini aksi takdirde özdeş kullanıcı girdisi etrafında nasıl işlediğine kadar izlenebilir.