Bağlam Mühendisliğinde Uzmanlaşın ve Sizi Gerçekten Anlayan Yapay Zeka Sistemleri İnşa Edin (Tam Kurs)

Çoğu insan, yapay zekadan daha iyi sonuçlar almanın sırrının daha iyi komutlar yazmak olduğunu düşünür.

Bunu kaydedin ve saklayın :)

Mükemmel cümleyi kurmak için saatler harcarlar. "Kıdemli bir uzman gibi davran" eklerler. "Adım adım düşün" diye eklerler. Bir kelimeyi değiştirir, tekrar çalıştırır, başka bir kelimeyi değiştirir, tekrar çalıştırırlar.

Ve sonuçlar neredeyse hiç değişmez.

İşte nedeni.

Komut mühendisliği sözdizimidir. Bağlam mühendisliği ise altyapıdır. Ve altyapı, sözdizimini her seferinde yener.

Gerçekten çalışan, tercihlerinizi hatırlayan, verilerinize erişen, kurallarınıza tutarlı bir şekilde uyan ve günbegün güvenilir çıktılar üreten yapay zeka sistemleri kuran kişiler daha iyi komutlar yazmıyor.

Onlar daha iyi bağlam mühendisliği yapıyor.

Bağlam mühendisliği, bir yapay zeka modelinin yanıt üretirken erişebileceği kesin bilgiyi tasarlama, yapılandırma ve yönetme pratiğidir. Komutu çevreleyen her şeydir. Okuyabildiği dosyalar. Önceki oturumlardan taşıdığı bellek. Kullanabileceği araçlar. Davranışını şekillendiren kısıtlamalar. Çıktısını kalibre eden örnekler.

Kötü tasarlanmış bir bağlam içindeki kusursuz ifade edilmiş bir komut, her seferinde ortalama sonuçlar üretecektir.

Kusursuz tasarlanmış bir bağlam içindeki basit bir komut, her seferinde olağanüstü sonuçlar üretecektir.

İşte çoğu insanın tamamen gözden kaçırdığı değişim bu.

Bu makale, eksiksiz bir kurstur. Altı hafta. Bağlam mühendisliğinin ne olduğunu anlamaktan, bir sohbet penceresinden elde ettiğiniz her şeyden daha iyi performans gösteren, üretim düzeyinde yapay zeka sistemleri kurmaya kadar.

1. Hafta: Komutların Tek Başına Neden Yeterli Olmayacağını Anlayın

Yalnızca Komuta Dayalı Düşünmenin Sorunu

Claude'a bir mesaj yazdığınızda, model yalnızca mesajınızı görmez. Bağlam penceresindeki her şeyi görür. Sistem komutu, yüklenen belgeler, konuşma geçmişi, araç tanımları ve en son mesajınız, hepsi birlikte işlenir.

Komutunuz bir malzemedir. Bağlam ise tüm mutfaktır.

Çoğu insan malzemeye takıntılıdır ve mutfağı tamamen görmezden gelir. Güzel bir komut yazar ve sıfır bağlamla boş bir konuşmaya yapıştırırlar. Sonra da çıktının neden genel geldiğini merak ederler.

Genel gelir çünkü modelin kişiselleştirecek hiçbir şeyi yoktur. Çalışmanız, kitleniz, standartlarınız, önceki kararlarınız veya hedefleriniz hakkında hiçbir bilgisi yoktur. Körü körüne çalışır. Ve kör bir model, üretebileceği en ortalama, en genel, en güvenli yanıta yönelir.

Bağlam mühendisliği, modele gözler vererek bunu düzeltir.

Bağlamın Üç Katmanı

Her yapay zeka etkileşiminin üç bağlam katmanı vardır ve çoğu insan yalnızca birini kullanır.

Birinci katman anlık bağlamdır. Bu sizin komutunuzdur. Sorduğunuz soru, verdiğiniz talimatlar, talep ettiğiniz format. İnsanların %99'unun durduğu yer burasıdır.

İkinci katman oturum bağlamıdır. Bu, modelin tek bir konuşma içinde bildiği her şeydir. Yüklenen dosyalar, konuşma geçmişi, sistem talimatları. Çoğu insan bunu kısmen kullanır ancak kasıtlı olarak tasarlamaz.

Üçüncü katman kalıcı bağlamdır. Bu, oturumlar arasında taşınan bilgidir. Bellek sistemleri, bağlam dosyaları, bilgi tabanları, kaydedilmiş tercihler. Neredeyse hiç kimse bunu doğru kullanmaz ve en büyük kaldıracın olduğu yer burasıdır.

Bu Hafta Ne Yapmalısınız

• Son on yapay zeka etkileşiminizi denetleyin ve hangi bağlam katmanlarını kullandığınızı belirleyin
• Anthropic'in sistem komutları, bağlam pencereleri ve bellek hakkındaki belgelerini okuyun
• İlk bağlam belgenizi oluşturun: kim olduğunuzu, ne yaptığınızı, kitlenizi, standartlarınızı ve tercihlerinizi açıklayan tek bir dosya
• Aynı komutu bağlam belgesi olmadan ve bağlam belgesiyle test edin ve sonuçları karşılaştırın
• Farklı çalışma türleri için yeniden kullanılabilir bağlamları kaydettiğiniz kişisel bir bağlam kütüphanesi başlatın

2. Hafta: Bağlam Mimarınızı Tasarlayın

Her Oturumu İlk Oturummuş Gibi Ele Almayı Bırakın

Yapay zeka destekli çalışmadaki en büyük verimlilik sızıntısı, her oturumda kendinizi yeniden açıklamaktır.

Her yeni bir konuşma açtığınızda ve "Ben B2B alanında SaaS girişimleriyle çalışan bir pazarlama danışmanıyım, kitlem kurucular ve CMO'lar, doğrudan ve sohbet havasında bir tonda yazıyorum..." yazdığınızda, iki dakikanızı boşa harcıyor ve her seferinde biraz farklı ifade ettiğiniz için biraz farklı sonuçlar alıyorsunuz.

Bağlam mimarisi bunu kalıcı olarak çözer.

Bir kere kurarsınız. Zamanla geliştirirsiniz. Ve her oturum, modelin bilmesi gereken her şeyi zaten biliyor olarak başlar.

Her Profesyonelin İhtiyaç Duyduğu Dört Dosya

Kimlik dosyanız. Kim olduğunuz, ne yaptığınız, uzmanlığınız, geçmişiniz, iletişim tarzınız. Bu, yapay zekanız için "işe alım belgesidir".

Kitle dosyanız. Kimin için üretim yaptığınız. Demografik özellikleri, psikografik özellikleri, bilgi düzeyleri, sorunları, hedefleri ve kullandıkları dil. Bu, her çıktının genel değil hedefli olmasını sağlar.

Standartlar dosyanız. İyinin neye benzediği. Kalite kriterleriniz, biçimlendirme tercihleriniz, ton yönergeleriniz, anti-kalıplarınız, mükemmel ve berbat iş örnekleriniz. Bu sizin kalite kontrol sisteminizdir.

Proje dosyanız. Şu anda üzerinde çalıştığınız şey. Mevcut hedefler, aktif projeler, son kararlar, açık sorular, son teslim tarihleri. Bu, haftalık veya aylık olarak değişen dinamik katmandır.

Her oturumun başında bu dört dosyayı yükleyin; model, genel bir asistan olmaktan çıkıp dünyanızı zaten anlayan, bağlamsal olarak bilinçli bir işbirlikçiye dönüşür.

Bu Hafta Ne Yapmalısınız

• Dört bağlam dosyasını da yazın: kimlik, kitle, standartlar, proje
• Her dosyayı 2.000 kelimenin altında tutun, böylece bir bağlam penceresine kolayca sığar
• Dört dosyalı kurulumu üç farklı çalışma türüyle test edin: yazma, analiz ve beyin fırtınası
• Çıktı kalitesini, bağlam dosyaları olmayan önceki oturumlarınızla karşılaştırın
• Çıktıların hâlâ hedefi ıskaladığı yerlere göre her dosyayı iyileştirin

3. Hafta: Dinamik Bağlam Yüklemeyi Öğrenin

Her Görev Aynı Bağlama İhtiyaç Duymaz

Tüm bilgi tabanınızı her konuşmaya yüklemek, token israfıdır ve aslında performansı düşürür. Bağlam penceresi ilgisiz bilgilerle dolduğunda modelin dikkati dağılır. Her şeyi kullanmaya çalışır ve sonuçta hiçbir şeyi etkili bir şekilde kullanamaz.

Dinamik bağlam yükleme, modele eldeki belirli görev için tam olarak doğru bilgiyi vermek anlamına gelir. Bildiğiniz her şeyi değil. Sadece o an önemli olanı.

Bir insan uzmanın nasıl çalıştığını düşünün. Bir cerrah her ameliyattan önce tüm tıp ders kitaplarını gözden geçirmez. Belirli hasta dosyasını, belirli prosedür notlarını ve belirli görüntüleme sonuçlarını inceler. İlgili bağlamı yükler, tüm bağlamı değil.

Yapay zeka sistemleriniz de aynı şekilde çalışmalıdır.

Bağlam Yükleme Kuralları Nasıl Tasarlanır

Her yinelenen çalışma türü için hangi bağlam dosyalarının yükleneceğini tanımlayın.

Yazma görevleri kimlik dosyanızı, kitle dosyanızı ve standartlar dosyanızı artı bu formattaki en iyi performans gösteren içeriğinizin örneklerini yükler.

Analiz görevleri kimlik dosyanızı ve proje dosyanızı artı ham verileri ve aynı konudaki önceki analizleri yükler.

Araştırma görevleri proje dosyanızı artı araştırma metodolojisi belgenizi artı modelin üzerine inşa edebileceği mevcut araştırmaları yükler.

Strateji görevleri dört dosyayı da artı rekabet ortamı belgenizi artı ilgili sektör verilerini yükler.

Bu yükleme kurallarını önceden tanımlayarak, her oturum tam olarak doğru bağlam yüklenmiş olarak başlar. Artık tahmin yok. Aşırı yükleme yok. Eksik yükleme yok.

Bu Hafta Ne Yapmalısınız

• En yaygın beş yapay zeka destekli çalışma türünüzü listeleyin
• Her tür için tam olarak hangi bağlam dosyalarının yüklenmesi gerektiğini tanımlayın
• Her çalışma türünü bağlam yükleme kuralına eşleyen basit bir belge oluşturun
• Her yapılandırmayı test edin ve çıktıların her şeyi yüklemeye kıyasla iyileştiğini doğrulayın
• Herhangi bir oturuma başlamadan önce bağlamı bilinçli olarak seçme alışkanlığı edinin

4. Hafta: Oturumlar Arasında Kalıcı Olan Bellek Sistemleri Kurun

Bellek Sorunu Bir Hata Değil, Kullanmadığınız Bir Özelliktir

Claude ile her konuşma sıfırdan başlar. Model dün, geçen hafta veya geçen ay ne konuştuğunuzu hatırlamaz.

Çoğu insan bunu bir sınırlama olarak görür. En zeki insanlar ise bunu bir tasarım fırsatı olarak görür.

Bir bellek sistemi kurduğunuzda, modelin tam olarak neyi hatırlayacağını kontrol edersiniz. Bağlamı seçersiniz. Güncelliğini yitirmiş bilgileri kaldırırsınız. Yeni öğrenilenleri eklersiniz. Modelin bilgi tabanını rastgele birikmesine izin vermek yerine bilinçli olarak şekillendirirsiniz.

Bir insan çalışan her şeyi hatırlar, kötü alışkanlıkları, güncelliğini yitirmiş varsayımları ve hatalı yorumlamaları da dahil. Tasarlanmış bir bellek sistemine sahip bir yapay zeka ise yalnızca sizin hatırlamasını istediğiniz şeyleri, en son düşüncelerinizi yansıtacak şekilde güncellenmiş olarak hatırlar.

Yapay Zeka Belleği İçin Üç Yaklaşım

Manuel bellek belgeleri. En basit yaklaşım. Önemli kararları, öğrenilenleri, tercihleri ve proje geçmişini yakalayan, sürekli güncellenen bir belge tutarsınız. Her oturumun başında ilgili kısımları konuşmaya yapıştırırsınız. Bu, bireyler ve küçük ölçekli çalışmalar için işe yarar.

Yapılandırılmış bilgi tabanları. Orta düzey yaklaşım. Bir klasör yapısında düzenlenmiş işaretleme dosyalarından oluşan organize bir sistem kurarsınız. Obsidian bunun için idealdir. Bilgileri projeye, konuya veya alana göre kategorize edersiniz. Belirli bir bağlama ihtiyacınız olduğunda ilgili dosyaları yüklersiniz. Claude Code bu dosyaları doğrudan dosya sisteminizden okuyabilir.

Vektör veritabanları ve RAG. İleri düzey yaklaşım. Belgelerinizi bir vektör veritabanına gömersiniz ve herhangi bir sorgu için en alakalı bağlamı otomatik olarak bulan ve yükleyen bir erişim sistemi kurarsınız. Bu, binlerce belgeye ölçeklenir ve üretim yapay zeka sistemlerinin kullandığı şeydir.

Manuel bellek belgeleriyle başlayın. 20'den fazla bağlam belgeniz olduğunda yapılandırılmış bilgi tabanlarına geçin. Bilgi tabanınız manuel olarak yönetemeyeceğiniz boyuta ulaştığında vektör veritabanlarına geçin.

Bu Hafta Ne Yapmalısınız

• İlk bellek belgenizi oluşturun: yapay zeka destekli çalışmalarınızdan önemli kararların, öğrenilenlerin ve tercihlerin sürekli güncellenen bir günlüğü
• Proje ve konuya göre düzenlenmiş bir Obsidian kasası veya basit bir klasör yapısı kurun
• Aynı proje üzerinde art arda üç oturumda bellek bağlamını yükleme alıştırması yapın
• Modelin birikmiş bağlamınıza erişimi olduğunda çıktı kalitesinin nasıl değiştiğine dikkat edin
• Bellek belgelerinizi yeni öğrenilenlerle güncellemek için haftalık bir alışkanlık edinin

5. Hafta: Bağlamı MCP ile Araçlara Bağlayın

Araçsız Bağlam, Elleri Olmayan Bilgidir

Bir yapay zeka modeline işiniz hakkında mükemmel bir bağlam verebilirsiniz. Kitlenizi, standartlarınızı, projelerinizi ve tüm karar geçmişinizi bilebilir.

Ancak verilerinize erişemiyor, veritabanlarınızı sorgulayamıyor, internette arama yapamıyor, e-postalarınızı okuyamıyor veya araçlarınızla etkileşime giremiyorsa, hâlâ sadece çok iyi bilgilendirilmiş bir metin üretecidir.

MCP, yani Model Bağlam Protokolü, bağlam açısından zengin yapay zeka modelinize bildikleri üzerinde hareket etme yeteneği veren şeydir.

Derin bağlamı MCP araç erişimiyle birleştirdiğinizde, model bir danışman olmaktan çıkar ve bir operatör haline gelir. Haftalık raporunuzun ne içermesi gerektiğini bilmekle kalmaz. Verileri çeker, sayıları hesaplar, raporu biçimlendirir ve sürücünüze kaydeder.

Bağlam-MCP Entegrasyon Kalıbı

En iyi sonuçları veren kalıp, önce bağlam, sonra araçlardır.

Sistem komutunuz bağlamı oluşturur. Modelin kim olduğu, ne bildiği, hangi standartları izlediği, mevcut önceliklerinin neler olduğu.

MCP sunucularınız yetenekleri sağlar. Web arama, dosya erişimi, veritabanı sorguları, API entegrasyonları, e-posta erişimi, takvim erişimi.

Görev komutunuz bunları bir araya getirir. "Q2 hedeflerimiz ve rekabet ortamımız hakkında bildiklerine dayanarak, en son piyasa verilerini çek, bunu iç metriklerimizle karşılaştır ve haftalık bir strateji brifingi hazırla."

Bağlam, modele neden ve neyi söyler. Araçlar, modele nasıl olduğunu söyler. Görev, modele ne zaman ve nerede olduğunu söyler.

Bu Hafta Ne Yapmalısınız

• Yapay zeka iş akışlarınızın hangi harici araçlara ve veri kaynaklarına erişmesi gerektiğini belirleyin
• İlk MCP sunucunuzu kurun, web arama veya dosya erişimi ile başlayın
• Bağlam dosyalarınızı MCP araç erişimiyle birleştiren tam bir iş akışı oluşturun
• İş akışını baştan sona test edin ve bağlam ile araçların daha iyi entegrasyona ihtiyaç duyduğu yerleri belirleyin
• İş akışını belgeleyin, böylece kopyalayabilir ve geliştirebilirsiniz

6. Hafta: Üretim Sistemleri Kurun ve Ölçeklendirin

Kişisel Verimlilikten Profesyonel Altyapıya

Son beş haftada kurduğunuz her şey kişisel bir bağlam mühendisliği sistemidir. Sizi bireysel olarak daha hızlı, daha tutarlı ve yapay zeka ile daha etkili kılar.

Bir sonraki seviye, başkaları için bağlam mühendisliği yapılmış sistemler kurmaktır.

İşletmelerin, kendi özel alanlarını anlayan, kendi özel kurallarına uyan, kendi özel verilerine erişen ve kendi özel standartlarına uygun çıktılar üreten yapay zeka sistemlerine ihtiyacı vardır. Bu, bir ürün veya hizmet olarak paketlenmiş bağlam mühendisliğidir.

Bir şirkete gidip yapay zeka iş akışlarını denetleyebilen, bir bağlam mimarisi tasarlayabilen, bellek sistemleri uygulayabilen, MCP araçlarını bağlayabilen ve üretim düzeyinde bir yapay zeka sistemi teslim edebilen kişi, şu anda şirketlerin proje başına 5.000 ila 25.000 dolar ödediği kişidir.

Bu beceriye olan talep, arzdan daha hızlı artıyor. Ve yıllarca artmaya devam edecek çünkü bağlam mühendisliği bir trend değil. Her yapay zeka uygulamasının daha iyi çalışmasını sağlayan temel altyapı katmanıdır.

Bu Hafta Ne Yapmalısınız

• Bağlam mühendisliği sisteminizi tekrarlanabilir bir çerçeveye dönüştürün
• Dört dosyalı bağlam mimarinizi, yükleme kurallarınızı, bellek sisteminizi ve MCP entegrasyonlarınızı belgeleyin
• Kendi işinizin dışında gerçek bir kullanım durumu için tam bir bağlam mühendisliği yapılmış sistem kurun
• Çerçevenizi herkese açık olarak paylaşın ve kendinizi komut yazan biri değil, yapay zeka sistemleri kuran biri olarak konumlandırmaya başlayın
• Bağlam mühendisliğinden faydalanabilecek üç işletme belirleyin ve konuşmayı başlatın

Her Şeyi Değiştiren Değişim

Çoğu insan daha iyi komutlar yazmaya devam edecek.

Sihirli kelimeleri aramaya devam edecekler. Cümleleri kurcalamaya devam edecekler. Diğer insanların neden dönüştürücü sonuçlar aldığını merak ederken, kendileri artımlı iyileştirmeler almaya devam edecekler.

Fark komutta değil.

Fark, komutu çevreleyen bağlamda.

Bağlamı mühendislikle oluşturun. Mimarı tasarlayın. Belleği kurun. Araçları bağlayın. Bilgiyi yapılandırın. Ortamı şekillendirin.

Bunu yapın ve yazdığınız her komut, isteklerini ne kadar mükemmel ifade ederlerse etsinler, yalnızca komuta dayalı düşünenlerin kopyalayamayacağı sonuçlar üretecektir.

Komut mühendisliği 2024'ün becerisidir.

Bağlam mühendisliği ise 2026 ve sonrasının becerisidir.

Bunu faydalı bulduysanız, daha fazla yapay zeka içeriği için beni @eng_khairallah1'den takip edin. Her hafta analizler, kurslar ve araçlar paylaşıyorum.

umarım sizin için faydalı olmuştur, Khairallah ❤️