[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"blog-post-prompt-temelleri-few-shot-chain-of-thought-ve-rag-metodolojileri":3},{"dataItem":4,"heading":36,"metaData":38,"schema":81},["Reactive",5],{"id":6,"title":7,"summary":8,"content":9,"seo_title":10,"seo_description":11,"seo_keywords":12,"slug":13,"createdAt":14,"updatedAt":14,"blog_categories":15,"authors":19,"image":24,"thumb":25,"image_webp":26,"thumb_webp":27,"rating":28,"heading_title":7,"heading_sub_title":17,"readingTime":29,"url":34,"comments":35,"meta_cover":24},21971,"Prompt Temelleri: Few-shot, Chain-of-Thought ve RAG Metodolojileri","Bu rehber, prompt engineering kapsamında few-shot, chain-of-thought ve RAG yaklaşımlarını kullanıcı odaklı şekilde açıklar. Her yöntemin ne zaman işe yaradığını, nasıl uygulanacağını, hangi sınırlılıkları olduğunu ve basit test adımlarıyla nasıl doğrulanacağını pratik örneklerle gösterir.","\u003Cp>Metin üreten yapay zeka modelleriyle (LLM) daha tutarlı ve daha denetlenebilir çıktılar almak çoğu zaman “daha uzun yazmakla” değil, doğru yöntemi doğru soruna uygulamakla ilgilidir. Bu rehberde üç temel yaklaşımı aynı çerçevede ele alacağız:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Few-shot prompting\u003C/strong>: Modele, beklediğiniz formatı ve yaklaşımı birkaç örnekle göstermek.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Chain-of-Thought (CoT)\u003C/strong>: Bazı muhakeme türlerinde ara akıl yürütmeyi teşvik ederek doğruluğu artırmaya çalışmak.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>RAG (Retrieval-Augmented Generation)\u003C/strong>: Modeli, dış kaynaklardan getirilen doküman parçalarıyla yanıtını dayanaklandırmaya yönlendirmek.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Not: Bu yöntemlerin etkisi; kullandığınız model, alan (domain), istek (prompt) tasarımı ve değerlendirme biçiminize göre değişir. Bu yüzden yazı boyunca \u003Cem>ne zaman denemeye değer\u003C/em> olduklarını ve \u003Cem>nasıl test edileceğini\u003C/em> özellikle vurgulayacağım.\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Hızlı karar: Hangi yöntemi ne zaman seçmeli?\u003C/h2>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Çıktı formatı kritikse\u003C/strong> (JSON, tablo, maddeleme, belirli ton): \u003Cstrong>Few-shot\u003C/strong> ile başlayın.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Çok adımlı muhakeme gerekiyorsa\u003C/strong> (mantık, planlama, çok aşamalı hesap): \u003Cstrong>CoT\u003C/strong> yaklaşımını veya daha pratik bir alternatif olarak \u003Cstrong>kısa gerekçe + kontrol\u003C/strong> kurgusunu deneyin. Bazı modern muhakeme odaklı modellerde “adım adım düşün” gibi talimatların her zaman fayda sağlamayabileceğine dair sağlayıcı uyarıları vardır: \u003Ca href=\"https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices\">OpenAI Reasoning Best Practices\u003C/a>.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Yanıtın belirli kaynaklara dayanması gerekiyorsa\u003C/strong> (kurumsal doküman, politika metni, ürün dokümanı): \u003Cstrong>RAG\u003C/strong> düşünün; başarı büyük ölçüde retrieval (getirme) kalitesine bağlıdır: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2503.10677\">A Survey on Knowledge‑Oriented RAG\u003C/a>.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Bilgi dayanağı + format zorunluluğu\u003C/strong> birlikteyse: Çoğu ekip pratikte \u003Cstrong>RAG + few-shot\u003C/strong> kombinasyonunu, “içerik” ile “format”ı ayrı ayrı kontrol ettiği için başlangıç noktası olarak dener; yine de kendi verinizle ölçerek doğrulayın.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Mini sözlük (hızlı)\u003C/h2>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Token\u003C/strong>: Modelin okuduğu/yazdığı metnin küçük parçalara bölünmüş birimi (maliyet ve bağlam sınırları token ile ilişkilidir).\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Chunk\u003C/strong>: RAG’de dokümanın arama için bölündüğü parça.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Embedding\u003C/strong>: Metni sayısal bir vektöre dönüştürerek benzerlik araması yapmayı kolaylaştıran temsil.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Retriever\u003C/strong>: Soruya göre en ilgili chunk’ları seçip getiren bileşen.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>1) Few-shot prompting: “Göstererek” yönlendirme\u003C/h2>\n\u003Ch3>Tanım (kısa)\u003C/h3>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Few-shot prompting\u003C/strong>, prompt içinde birkaç örnek (exemplar) vererek modelin istenen çıktı biçimini ve yaklaşımı “bağlam içinde” yakalamasını hedefleyen bir tekniktir. Bu yaklaşım, örnekli istemlerin muhakeme ve görev performansını nasıl etkileyebileceğini tartışan çalışmalarda da (CoT bağlamında) kullanılır: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2201.11903\">Wei et al., 2022\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cem>Kaç örnek?\u003C/em> Evrensel bir sayı yoktur; çoğu pratik senaryoda “az sayıda” örnekle başlamak (ör. \u003Cstrong>genellikle 1–8 arası\u003C/strong> bir başlangıç aralığı) makul bir sezgidir. Ancak bunu kendi görev setinizde kısa bir ablation (k-shot denemesi) ile doğrulamak gerekir.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Ne zaman güçlüdür?\u003C/h3>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Yapılandırılmış çıktı\u003C/strong>: Özet şablonu, karşılaştırma tablosu, kontrol listesi.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Marka tonu\u003C/strong>: Kısa, resmi, teknik, kullanıcı dostu gibi ton hedefleri.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Sınıflandırma/etiketleme\u003C/strong>: Mesajları kategoriye ayırma, niyet tespiti.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>“İyi cevap” kriteri somutsa\u003C/strong>: Örnekle gösterilebilen kalite standardı.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Ch3>Sınırlılıklar\u003C/h3>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Örnekler yanlışsa\u003C/strong> model yanlış paterni taklit edebilir.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Örnekler birbirine çok benzerse\u003C/strong> genelleme zayıflayabilir.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Bağlam bütçesi\u003C/strong>: Çok örnek, token maliyetini artırır ve asıl talebi gölgede bırakabilir.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Ch3>Pratik bir şablon (kopyala-uyarla)\u003C/h3>\n\u003Cblockquote>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Rol\u003C/strong>: Sen bir editörsün. \u003Cbr>\n\u003Cstrong>Görev\u003C/strong>: Aşağıdaki girdiden 5 maddelik bir kontrol listesi üret. \u003Cbr>\n\u003Cstrong>Kurallar\u003C/strong>: Kısa maddeler, her madde fiille başlasın, tekrar olmasın. \u003Cbr>\n\u003Cstrong>Örnek 1\u003C/strong>: \u003Cbr>\nGirdi: “Yeni başlayanlar için evde kahve demleme” \u003Cbr>\nÇıktı: \u003Cbr>\n1) Öğütme seviyesini seç. \u003Cbr>\n2) Su sıcaklığını kontrol et. \u003Cbr>\n3) Oranı belirle. \u003Cbr>\n4) Demleme süresini ayarla. \u003Cbr>\n5) Tadım notu al. \u003Cbr>\n\u003Cstrong>Örnek 2\u003C/strong>: \u003Cbr>\nGirdi: “Takvim uygulaması seçimi” \u003Cbr>\nÇıktı: \u003Cbr>\n1) Platform uyumunu doğrula. \u003Cbr>\n2) Paylaşım seçeneklerini incele. \u003Cbr>\n3) Bildirim ayarlarını test et. \u003Cbr>\n4) Entegrasyonları kontrol et. \u003Cbr>\n5) Ücret planını karşılaştır. \u003Cbr>\n\u003Cstrong>Şimdi sen üret\u003C/strong>: \u003Cbr>\nGirdi: “_____”\u003C/p>\n\u003C/blockquote>\n\n\u003Ch3>Few-shot için mini test (10 dakikalık)\u003C/h3>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Baseline\u003C/strong>: Hiç örneksiz aynı görevi çalıştırın.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>1-shot\u003C/strong>: Tek iyi örnek ekleyin, farkı gözleyin.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>3-shot\u003C/strong>: 3 örnek ekleyin (çeşitlendirilmiş), tekrar ölçün.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Karşılaştırma\u003C/strong>: Tutarlılık, format uyumu, hata oranı gibi kriterlerle en küçük etkili seti seçin.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>2) Chain-of-Thought (CoT): Muhakemeyi teşvik etmek (ama ölçerek)\u003C/h2>\n\u003Ch3>Tanım (kısa)\u003C/h3>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Chain-of-Thought prompting\u003C/strong>, modelin ara muhakeme adımlarını üretmesine alan açarak bazı görevlerde doğruluğu artırmayı hedefler. Bu yaklaşımın özellikle aritmetik ve sembolik muhakeme görevlerinde (özellikle daha büyük modellerde) kazanım sağlayabildiği klasik bir çalışmada raporlanmıştır: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2201.11903\">Wei et al., 2022\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Neden “her zaman” değil?\u003C/h3>\n\u003Cp>Uygulamada, bazı modern muhakeme odaklı modellerde “adım adım düşün” gibi açık talimatların her zaman fayda sağlamayabileceğine (ve gereksiz/uzun çıktıya yol açabileceğine) dair sağlayıcı rehberleri bulunur. Bu nedenle CoT’yi bir \u003Cem>varsayılan\u003C/em> değil, \u003Cem>test edilecek bir seçenek\u003C/em> olarak ele almak daha güvenlidir: \u003Ca href=\"https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices\">OpenAI Reasoning Best Practices\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>CoT yerine çoğu zaman daha pratik alternatif: Kısa gerekçe + kontrol\u003C/h3>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Sonucu ver\u003C/strong>,\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>1–3 maddelik kısa gerekçe\u003C/strong> ekle (uzun iç muhakeme metni yerine),\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kontrol satırı\u003C/strong> koy: “Varsayımları listele” veya “hesabı yeniden özetle” gibi.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Ch3>Örnek prompt (hesap/planlama)\u003C/h3>\n\u003Cblockquote>\n\u003Cp>Bir etkinlik bütçesi planlıyoruz. \u003Cbr>\nGirdi: Katılımcı=35, kişi başı yemek=18 USD, salon=250 USD, ekipman=90 USD. \u003Cbr>\nÇıktı formatı: \u003Cbr>\n1) Toplam maliyet (tek satır) \u003Cbr>\n2) Kısa gerekçe (en fazla 2 madde) \u003Cbr>\n3) Kontrol: Hesabı yeniden özetle (tek satır)\u003C/p>\n\u003C/blockquote>\n\n\u003Ch3>CoT kullanırken pratik ölçüm önerisi\u003C/h3>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Aynı 10–30 soruluk mini set üzerinde \u003Cstrong>CoT yok\u003C/strong> vs \u003Cstrong>kısa gerekçe\u003C/strong> vs \u003Cstrong>daha uzun açıklama\u003C/strong> karşılaştırın.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Doğruluk\u003C/strong>, \u003Cstrong>tutarlılık\u003C/strong> (tekrar çalıştırınca benzer sonuç), \u003Cstrong>uzunluk/maliyet\u003C/strong> (token) metriklerini birlikte izleyin.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>3) RAG: Dış kaynakla dayanaklı yanıt üretme\u003C/h2>\n\u003Ch3>Tanım (kısa)\u003C/h3>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Retrieval-Augmented Generation (RAG)\u003C/strong>, modelin yanıt üretmeden önce bir bilgi havuzundan ilgili doküman parçalarını getirip (retrieval) bunları yanıtın bağlamına koyarak daha dayanaklı üretim yapmasını amaçlayan bir yaklaşımdır. Bilgi-yoğun görevlerde faydalarını ve bileşenlerini özetleyen bir derleme için: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2503.10677\">A Survey on Knowledge‑Oriented RAG\u003C/a>. Uygulama detaylarında (ör. mimari varyantlar) teknik bir giriş için: \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/rag\">Hugging Face RAG Docs\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>RAG’in temel bileşenleri (sade anlatım)\u003C/h3>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Kaynak havuzu\u003C/strong>: PDF’ler, wiki sayfaları, ürün dokümanları, veri tabanları.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Parçalama (chunking)\u003C/strong>: Dokümanları daha küçük parçalara bölme.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>İndeksleme\u003C/strong>: Parçaları arama için uygun hale getirme (sıklıkla embedding + vektör arama).\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Retriever\u003C/strong>: Soruya en uygun parçaları seçme.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Üretim\u003C/strong>: Modelin, getirilen parçaları kullanarak yanıt yazması.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Ch3>Neden RAG tek başına “garanti” değildir?\u003C/h3>\n\u003Cp>RAG, uydurma yanıtları azaltmaya yardımcı olabilir; ancak \u003Cstrong>retriever kalitesi\u003C/strong>, \u003Cstrong>kaynak güvenilirliği\u003C/strong> ve parçaların yanıta nasıl “birleştirildiği” (fusion) zayıfsa hatalı sonuçlar görülebilir. Bu bağımlılık hem derlemelerde hem de uygulama dokümantasyonunda vurgulanır: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2503.10677\">RAG Survey\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/rag\">Hugging Face RAG Docs\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>RAG’de birleştirme stratejilerine kısa not\u003C/h3>\n\u003Cp>Hugging Face dokümantasyonu, RAG uygulamalarında farklı birleştirme stratejilerine (ör. \u003Cem>RAG-sequence\u003C/em> ve \u003Cem>RAG-token\u003C/em>) değinir. Hangi stratejinin daha iyi olduğu; göreviniz, doküman uzunluğu ve maliyet/başarım hedeflerinize bağlıdır: \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/rag\">Hugging Face RAG Docs\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>RAG için örnek prompt (alıntı/kanıt odaklı)\u003C/h3>\n\u003Cblockquote>\n\u003Cp>Aşağıdaki kaynak parçalarını kullanarak yanıt ver. \u003Cbr>\nKurallar: \u003Cbr>\n1) Yanıt, yalnızca verilen kaynaklara dayanmalı. \u003Cbr>\n2) Kaynakta yoksa “bulunamadı” de ve hangi bilginin eksik olduğunu söyle. \u003Cbr>\n3) Yanıt sonunda 2–4 maddelik “Kaynak notları” ekle (parça başlıklarını an). \u003Cbr>\n\u003Cbr>\nSoru: “_____” \u003Cbr>\nKaynak parçaları: \u003Cbr>\n[1] ... \u003Cbr>\n[2] ...\u003C/p>\n\u003C/blockquote>\n\n\u003Ch3>RAG kalite kontrolü: Basit ama etkili kontrol listesi\u003C/h3>\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>Kontrol\u003C/th>\n\u003Cth>Ne ararsınız?\u003C/th>\n\u003Cth>Hızlı test\u003C/th>\n\u003C/tr>\n\u003C/thead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Retriever uygunluğu\u003C/td>\n\u003Ctd>Getirilen parçalar soruyla gerçekten ilgili mi?\u003C/td>\n\u003Ctd>10 örnek soru seçin, ilk 5 parçayı elle inceleyin.\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Kaynak güvenilirliği\u003C/td>\n\u003Ctd>Kaynaklar tutarlı mı, yetkili mi?\u003C/td>\n\u003Ctd>Kaynak türlerini etiketleyin (resmi doküman, iç wiki, blog).\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Parça boyutu (chunk size)\u003C/td>\n\u003Ctd>Çok küçükse bağlam kopar, çok büyükse gürültü artar.\u003C/td>\n\u003Ctd>2–3 farklı chunk ayarıyla aynı soruları karşılaştırın.\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Yanıt-kaynak uyumu\u003C/td>\n\u003Ctd>Yanıt, kaynakta olmayan iddialar ekliyor mu?\u003C/td>\n\u003Ctd>Örnek çıktılarda her iddianın kaynağını işaretleyin.\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Birlikte kullanma: Few-shot + RAG\u003C/h2>\n\u003Cp>RAG, içeriği kaynaklara dayandırmada; few-shot ise çıktı formatını sabitlemede işe yarar. Bu yüzden pratikte sık görülen başlangıç kurgusu şudur:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>RAG\u003C/strong> ile ilgili doküman parçalarını getir.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Few-shot\u003C/strong> ile formatı sabitle (ör. “Özet + adımlar + riskler + kaynak notu”).\u003C/li>\n\u003Cli>Gerekirse \u003Cstrong>kısa gerekçe\u003C/strong> ile kritik kararları netleştir.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\n\u003Ch3>Kombinasyon örneği (format + dayanak)\u003C/h3>\n\u003Cblockquote>\n\u003Cp>Görev: Aşağıdaki kaynak parçalarına dayanarak “Ürün iade politikası”nı özetle. \u003Cbr>\nÇıktı formatı: \u003Cbr>\n- 1 cümlelik özet \u003Cbr>\n- 5 maddelik şartlar listesi \u003Cbr>\n- 3 maddelik “müşteri için dikkat” notu \u003Cbr>\n- Kaynak notları (hangi parçalara dayandın) \u003Cbr>\n\u003Cbr>\nSoru: “Politika nedir?” \u003Cbr>\nKaynak parçaları: [1] ... [2] ...\u003C/p>\n\u003C/blockquote>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Uygulama adımları: 1 saatlik başlangıç planı\u003C/h2>\n\u003Ch3>Adım 1: Tek bir başarı ölçütü seçin\u003C/h3>\n\u003Cp>Örnekler: “format hatası sayısı”, “yanıt-kaynak uyumu”, “ilk denemede doğru cevap oranı”, “edit süresi”. Birini seçip önce onu iyileştirin.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Adım 2: Baseline oluşturun\u003C/h3>\n\u003Cp>Aynı 15–20 soruyu, mevcut prompt’unuzla çalıştırın ve çıktıları saklayın.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Adım 3: Few-shot ile formatı sabitleyin\u003C/h3>\n\u003Cp>2–3 güçlü örnekle başlayın. Örneklerinizin:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Birbirinden \u003Cstrong>farklı\u003C/strong> olmasına,\u003C/li>\n\u003Cli>Hedeflediğiniz formatı \u003Cstrong>tam\u003C/strong> göstermesine,\u003C/li>\n\u003Cli>Sık görülen bir hatayı \u003Cstrong>doğrudan\u003C/strong> önlemesine\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>dikkat edin.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Adım 4: Muhakeme gerekiyorsa “kısa gerekçe”yi deneyin\u003C/h3>\n\u003Cp>Modelinize göre değişmekle birlikte, gereksiz uzun açıklamalar yerine kısa gerekçe ve kontrol satırı daha iyi bir denge sağlayabilir. (Modern modeller için yaklaşım uyarıları: \u003Ca href=\"https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices\">OpenAI Reasoning Best Practices\u003C/a>.)\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Adım 5: Bilgi dayanağı gerekiyorsa RAG’i devreye alın\u003C/h3>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Kaynak havuzunu tanımlayın (kurumsal dokümanlar, yardım merkezi, teknik notlar).\u003C/li>\n\u003Cli>Retriever çıktısını görünür kılın: “Hangi parçalar geldi?” sorusuna cevap verebilmelisiniz.\u003C/li>\n\u003Cli>Yanıta “bulunamadı” seçeneği ekleyin; modelin bilmediği yerde durması çoğu zaman daha güvenlidir.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Hızlı SSS (FAQ)\u003C/h2>\n\u003Ch3>CoT mi, kısa gerekçe mi?\u003C/h3>\n\u003Cp>CoT bazı muhakeme görevlerinde faydalı olabilir (akademik bulgular için: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2201.11903\">Wei et al., 2022\u003C/a>). Ancak bazı modern muhakeme odaklı modellerde “adım adım düşün” istemek her zaman önerilmeyebilir; üretimde sık kullanılan pratik alternatif, \u003Cstrong>kısa gerekçe + kontrol\u003C/strong> kurgusunu A/B test etmektir: \u003Ca href=\"https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices\">OpenAI Reasoning Best Practices\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>RAG ne zaman gereksiz olabilir?\u003C/h3>\n\u003Cp>Göreviniz güncel/kurumsal kaynaklara dayanmak zorunda değilse ve modelin genel bilgisi yeterliyse, RAG ek karmaşıklık getirebilir. RAG’in asıl avantajı, yanıtı belirli bir doküman havuzuna dayandırmak ve güncellik ihtiyacını yönetmektir: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2503.10677\">RAG Survey\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Retrieval kalitesini nasıl değerlendiririm?\u003C/h3>\n\u003Cp>En basit yöntem, örnek sorular seçip getirilen ilk parçaların gerçekten ilgili olup olmadığını elle incelemektir. Retrieval bileşeni ve mimari pratikleri için: \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/rag\">Hugging Face RAG Docs\u003C/a>.\u003C/p>\n\n\u003Ch3>Few-shot örnek sayısını nasıl seçmeliyim?\u003C/h3>\n\u003Cp>Kesin bir sayı yerine, küçük bir aralıkla başlayıp (ör. 1–3) kademeli artırın ve kendi veri setinizde “en küçük etkili” örnek setini bulun. Örnekli istemlerin kullanımı ve etkilerine dair temel bağlam için: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2201.11903\">Wei et al., 2022\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Chr>\n\u003Ch2>Sonuç: Prompt engineering bir “yazma” işi değil, bir sistem tasarımı işidir\u003C/h2>\n\u003Cp>Few-shot, CoT ve RAG; aynı hedefe (daha kontrollü çıktı) farklı yollardan yaklaşır. Few-shot format ve beklenti hizalaması için hızlı kazanç sağlayabilir. CoT, bazı muhakeme görevlerinde faydalı olabilir ama modele göre ölçmek gerekir: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2201.11903\">Wei et al., 2022\u003C/a>; ayrıca modern sağlayıcı rehberlerindeki uyarılar dikkate alınmalıdır: \u003Ca href=\"https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices\">OpenAI Reasoning Best Practices\u003C/a>. RAG ise doğru kurulduğunda yanıtı kaynaklara dayandırarak güveni artırır; fakat retrieval kalitesi işin merkezindedir: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2503.10677\">RAG Survey\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/rag\">Hugging Face RAG Docs\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Kaynaklar\u003C/strong>: \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2201.11903\">Chain-of-Thought Prompting (Wei et al., 2022)\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices\">Reasoning best practices (OpenAI)\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2503.10677\">A Survey on Knowledge‑Oriented RAG (2025)\u003C/a>, \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/rag\">RAG — Hugging Face Transformers Documentation\u003C/a>.\u003C/p>","Few-shot, CoT ve RAG: Prompt Engineering Temelleri","Few-shot, Chain-of-Thought ve RAG yaklaşımlarını pratik örneklerle öğrenin. Hangi durumda hangisini seçmeli, nasıl test etmeli ve riskleri nasıl yönetmeli?","prompt engineering, few-shot prompting, chain-of-thought, CoT prompting, RAG, retrieval-augmented generation, RAG mimarisi, LLM prompt örnekleri, RAG evaluation, retriever quality","prompt-temelleri-few-shot-chain-of-thought-ve-rag-metodolojileri","2026-03-13T18:52:31.000Z",{"id":16,"title":17,"slug":18},808,"AI Konsept ve Metodolojileri","ai-konsept-ve-metodolojileri",{"id":20,"name":21,"nickname":22,"slug":23},214,"Furkan Doğan","PromptMaster","furkan-dogan","/media/blog/4cb05fb3a278b86758611bcbad541d70.jpg","/media/blog/4cb05fb3a278b86758611bcbad541d70_thumb.jpg","/media/blog/4cb05fb3a278b86758611bcbad541d70.webp","/media/blog/4cb05fb3a278b86758611bcbad541d70_thumb.webp",null,{"minutes":30,"wordCount":31,"imageCount":32,"formatted":33},8,1588,0,"8 dk okuma süresi","/blog/ai-konsept-ve-metodolojileri/prompt-temelleri-few-shot-chain-of-thought-ve-rag-metodolojileri",[],["Reactive",37],{"title":7,"subTitle":17,"image":24},["Reactive",39],{"title":10,"meta":40,"link":75},[41,43,45,48,51,54,57,60,63,66,69,71,73],{"hid":42,"name":42,"content":11},"description",{"hid":44,"name":44,"content":12},"keywords",{"hid":46,"name":46,"content":47},"author","Prompt Rehberleri & AI İçerik",{"hid":49,"name":49,"content":50},"robots","index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1",{"hid":52,"property":52,"content":53},"og:type","website",{"hid":55,"property":55,"content":56},"og:title","Prompt Rehberleri & AI İçerik | Yapay Zekâda Etkili Prompt Yazımı",{"hid":58,"property":58,"content":59},"og:description","Prompt Rehberleri & AI İçerik, yapay zekâ araçları için etkili prompt teknikleri ve örneklerle kullanıcıların verimli sonuç almasını sağlar.",{"hid":61,"property":61,"content":62},"og:image","https://promptolustur.com/media/blog/4cb05fb3a278b86758611bcbad541d70.jpg",{"hid":64,"property":64,"content":65},"og:url","https://promptolustur.com/blog/ai-konsept-ve-metodolojileri/prompt-temelleri-few-shot-chain-of-thought-ve-rag-metodolojileri",{"hid":67,"name":67,"content":68},"twitter:card","summary_large_image",{"hid":70,"name":70,"content":56},"twitter:title",{"hid":72,"name":72,"content":59},"twitter:description",{"hid":74,"name":74,"content":62},"twitter:image",[76,78],{"rel":77,"href":65},"canonical",{"rel":79,"href":80},"amphtml","https://amp.promptolustur.com/blog/ai-konsept-ve-metodolojileri/prompt-temelleri-few-shot-chain-of-thought-ve-rag-metodolojileri",["Reactive",82],{"@context":83,"@graph":84},"https://schema.org",[85,98],{"@type":86,"headline":10,"image":62,"author":87,"publisher":90,"datePublished":14,"dateModified":14,"mainEntityOfPage":96,"description":11},"BlogPosting",{"@type":88,"name":21,"url":89},"Person","https://promptolustur.com/yazarlar/furkan-dogan",{"@type":91,"name":47,"logo":92},"Organization",{"@type":93,"url":94,"width":95,"height":95},"ImageObject","https://promptolustur.com/img/icons/favicon.png",32,{"@type":97,"@id":65},"WebPage",{"@type":99,"itemListElement":100},"BreadcrumbList",[101,106,110,113],{"@type":102,"position":103,"name":104,"item":105},"ListItem",1,"Ana Sayfa","https://promptolustur.com",{"@type":102,"position":107,"name":108,"item":109},2,"Blog","https://promptolustur.com/blog",{"@type":102,"position":111,"name":17,"item":112},3,"https://promptolustur.com/blog/ai-konsept-ve-metodolojileri",{"@type":102,"position":114,"name":7,"item":65},4]