Eksik Bağlam Hataları

Yapay zekâ modelleri eğitim verilerinden çok şey bilir; ancak siz söylemediğiniz sürece sizin özel durumunuz hakkında hiçbir şey bilmez. Modelin sahip olmadığı bilgiyi varsayan istemler, genel olarak doğru ancak içinde bulunulan durum açısından kullanışsız yanıtlar üretir.

“Hatayı düzeltin.” — Hangi hata? Hangi kodda? Şu anda ne yapıyor? Bunun yerine ne yapmalı?

Model, yeterli bilgi olmadığını söylemek yerine bir yanıt uydurur. Bu uydurma yanıt neredeyse hiçbir zaman ihtiyacınız olan şey değildir.

Siz sağlamadığınız sürece model şunları bilmez:

• Özel kodunuzu, projenizi veya belgenizi
• Şirketinizi, ürününüzü, markanızı veya müşterilerinizi
• Önceki bir oturumda yaptığınız konuşmayı (her konuşma sıfırdan başlar)
• Daha önce ne denediğinizi ve neden başarısız olduğunu
• Kişisel tercihlerinizi, üslubunuzu veya standartlarınızı
• Hedef kitlenizin bilgi birikimini
• Ortamınızın kısıtlarını (teknoloji yığını, bütçe, son tarih)

Modelin göreviniz hakkında bildiği her şey mevcut konuşmadan gelmelidir.

“Hatayı düzeltin”, klasik bir eksik bağlam istemidir. Model şu konularda hiçbir bilgi almaz:

• Hangi dil veya çerçevenin kullanıldığı
• Kodun ne yapması gerektiği
• Kodun gerçekte ne yaptığı (belirti)
• Hangi hata veya yanlış çıktının göründüğü
• Daha önce ne denendiği ve neden işe yaramadığı

Eksiksiz bir hata düzeltme istemi beş parçanın tümünü içerir: “Bu Python işlevinin bir listedeki tüm çift sayıların toplamını döndürmesi gerekiyor, ancak [2,4,6] için 0 döndürüyor. Kod burada: [kodu yapıştırın]. Hata şu...”

“Kaldığımız yerden devam edin.” — Temel bir yanlış anlamayı gösteren yaygın bir hata: modelin oturumlar arasında belleği yoktur.

Her yeni konuşma tamamen sıfırdan başlar. Aynı hesabı veya aracı kullanmış olsanız bile modelin önceki konuşmalara erişimi yoktur. Önceki bir oturumdaki bağlama ihtiyaç varsa, bunu mevcut konuşmaya açıkça yapıştırmanız gerekir.

Claude Projects veya özel bellek sistemleri gibi bazı araçlar oturumlar arası bağlam sağlar; ancak bu, modelin doğuştan gelen bir yeteneği değil, aracın bir özelliğidir.

Yaygın bir bağlam hatası, modelin sizin örtük arka plan bilginizi paylaştığını varsaymaktır:

• “Bunu markamızla uyumlu hâle getirin” (Hangi marka? Marka yönergeleri neler?)
• “Geçen seferki gibi yazın” (Modelin geçen sefere erişimi yoktur)
• “Diğer raporlarla aynı biçimi kullanın” (Biçimi veya örnek bir raporu yapıştırın)
• “Bunu görüştüklerimizle tutarlı tutun” (Bu yeni bir konuşmaysa hiçbir şey görüşülmemiştir)

Çözüm her zaman aynıdır: Örtük olanı açık hâle getirin. Modelin bildiğini varsaydığınız şeyleri belirtin.

Bağlam ekleme, modelin doğru yanıt verebilmesi için ihtiyaç duyduğu arka plan bilgilerini açıkça sağlamaktır. Üç yöntem vardır:

İlgili içeriği yapıştırın: Kodu, belgeyi, e-postayı veya verileri doğrudan isteme ekleyin.

Durumu açıklayın: Görev talimatından önce ilgili arka planı 2-5 cümleyle özetleyin.

Kısıtları belirtin: Ortamdan, teknoloji yığınından, hedef kitleden ve ilgili önceki kararlardan söz edin.

Bağlam ekleme, genel model bilgisini duruma özgü yanıtlara dönüştürür.

Karmaşık görevlerde, görev talimatından önce bağlamı etiketli bölümler kullanarak yapılandırın:

Tüm bağlamlar aynı ölçüde değerli değildir. Çok az bağlam genel çıktılar üretir; çok fazla bağlam ise ilgili bilgiyi gürültünün altında gömer ve asıl görev talimatını istemin çok aşağılarına itebilir.

Bağlam derinliğini şu soruyu sorarak ayarlayın: “Özenli bir insan uzmanın bu görevi iyi yapmak için ne bilmesi gerekirdi?”

• Şunları ekleyin: hedef kitle, amaç, kısıtlar, alana özgü terminoloji, ilgili önceki kararlar
• Şunları dışarıda bırakın: herkesin zaten bileceği arka plan bilgileri, ilgisiz geçmiş, konu dışına sapan ayrıntılar

Yararlı bir kural: Bağlam, yabancı birinin bunu farklı bir şirket veya durum için yazamayacağı kadar özgül olmalıdır.

Modelin oturumlar arası belleği olmadığından çözüm, tekrar eden bir konuyla ilgili her oturumun başında yapıştırabileceğiniz yeniden kullanılabilir bir bağlam başlangıç metnidir — standart bir bağlam bloğudur:

Eksik bağlamla ilgili bir diğer hata da eksik belirtimdir: Bir miktar bağlam sağlamak, ancak modelin uç durumları ele alması için yeterli bilgi vermemek.

Örnek: “Kullanıcıları abonelik durumlarına göre filtreleyen bir işlev yazın.”

Veri yapısı nedir? Geçerli durum değerleri nelerdir? Durumu olmayan kullanıcılara ne yapılmalıdır? Büyük/küçük harfe duyarlı mı olmalıdır? Liste boşsa ne döndürmelidir?

Model tüm bunlar için varsayımlarda bulunur. Bu varsayımlar yanlış olabilir. Eksiksiz belirtimler uç durumları açıkça öngörür.

Kodla ilgili istemler için asgari bir bağlam kümesi, güvenilir biçimde yararlı çıktılar üretir:

• Dil ve sürüm: Python 3.11, TypeScript 5.0
• Çerçeve: FastAPI, Next.js, React Native
• Kodun ne yapması gerektiği: beklenen girdiler ve çıktılar
• Şu anda neyi yanlış yaptığı: belirti ve hata mesajı
• Daha önce ne denendiği: daha önce başarısız olmuş yaklaşımların tekrarlanmasını önler
• Kısıtlar: dış bağımlılıklar kullanılmamalı, 50 ms'den kısa sürede çalışmalı

Bu asgari küme, genel olarak doğru ancak özel bağlamınız için yanlış olan yapay zekâ kod önerilerinin en yaygın nedenlerini ortadan kaldırır.

Bir geliştirici, başka hiçbir bilgi vermeden şu istemi gönderiyor: “Bunu optimize etmeme yardım edin.” Ne olacağının en doğru açıklaması nedir?

Eksik bağlam hataları, bir istemin modelin sahip olmadığı bilgileri — kodunuzu, markanızı, önceki oturumlarınızı ve ekibinizin kararlarını — varsaymasıyla ortaya çıkar. Model bu boşlukları varsayımlarla doldurur ve genel ya da yanlış çıktılar üretir.

Çözüm bağlam eklemektir: İlgili içeriği yapıştırın, durumu açıklayın ve kısıtları açıkça belirtin. Tekrarlanan görevler için yeniden kullanılabilir bir bağlam başlangıç metni, oturumlar arası bellek sorununu çözer. Kod görevlerinde her zaman dili, çerçeveyi, girdileri/çıktıları, mevcut davranışı ve kısıtları ekleyin.

Bu kursun son dersinde, tüm bu dersleri sistematik bir istem hata ayıklama kontrol listesinde bir araya getireceksiniz.