Bağlam Mühendisliği Nedir: Açık ve Net Anlatım

Yapay zeka asistanınızın bazen bir görevi kusursuzca yerine getirip bazen de tamamen hedefi kaçırmasına hiç şaşırdınız mı? Spoiler: Bu her zaman yapay zekanın zekasıyla ilgili değildir; çoğu zaman ona verdiğiniz bağlamla ilgilidir. Daha akıllı, daha güvenilir yapay zeka sistemleri inşa etmenin görünmez kahramanı olan Bağlam Mühendisliği dünyasına hoş geldiniz. Bu rehberde, bağlamın ne olduğunu, Bağlam Mühendisliği'nin neleri içerdiğini, istem mühendisliğiyle nasıl kıyaslandığını, aracı yapay zekadaki rolünü ve yapay zekanızı parlatacak bazı harika teknikleri keşfedeceğiz. Kemerlerinizi bağlayın ve yapay zekayı sihir gibi çalıştıralım!

Bağlam Nedir ki?

Bir arkadaşınızdan bir akşam yemeği partisi planlamasını istediğinizi hayal edin. Eğer sadece "Bir akşam yemeği planla" derseniz, bocalayabilirler—İtalyan mı suşi mi? Vegan mı etçil mi? Sizin eviniz mi yoksa bir restoran mı? Şimdi, "Vegan kitap kulübüm için, benim evimde, bütçe 50 dolar" diye eklerseniz, arkadaşınızın net bir resmi olur. Bu ek bilgi mi? İşte o bağlamdır—bir görevi yapılabilir kılan arka plan detayları.

Yapay zeka dünyasında, bağlam modelin yanıt vermeden önce "gördüğü" her şeydir. Bu sadece isteminiz (örneğin, "Bir tweet yaz") değildir. Şunları içerir:

• Sistem Talimatları: "Dost canlısı bir öğretmen gibi davran" veya "Yalnızca JSON çıktısı ver" gibi kurallar.
• Kullanıcı İstemleri: "Bu makaleyi özetle" gibi belirli soru veya görev.
• Konuşma Geçmişi: Tutarlılığı korumak için geçmiş etkileşimler.
• Harici Veriler: Modele beslenen belgeler, veritabanları veya API sonuçları.
• Araçlar: Web aramaları veya hesap makineleri gibi şeylere erişim.

Doğru bağlam olmadan, Claude veya Gemini gibi en süslü büyük dil modeli (LLM) bile malzemesiz bir şef gibidir—çaresizdir. Bağlam Mühendisliği, yapay zekanızı başarıya hazırlamak için bu bilgiyi düzenlemekle ilgilidir.

Bağlam Mühendisliği Nedir?

Bağlam Mühendisliği'ni yapay zekanız için mükemmel bir "brifing" oluşturma sanatı ve bilimi olarak düşünün. Bu, tek bir istemi zekice seslendirmekle ilgili değildir; doğru bilgiyi, doğru formatta, doğru zamanda sunan bir sistem tasarlamakla ilgilidir. Shopify CEO'su Tobi Lutke'nin dediği gibi, bu, "görevin LLM tarafından makul bir şekilde çözülebilir olması için tüm bağlamı sağlama sanatıdır."

Bir LLM'nin bağlam penceresini kısa süreli belleği (bir bilgisayardaki RAM gibi) olarak düşünün. Sınırlıdır—belki 8.000 veya 128.000 jeton—bu yüzden her şeyi içine atıp en iyisini umut edemezsiniz. Bağlam Mühendisliği, yapay zekanızın yanıtlarını doğru, ilgili ve tutarlı hale getirmek için bu bilgiyi stratejik olarak seçmeyi, düzenlemeyi ve yönetmeyi içerir. Bir yemek için doğru baharatları seçen bir şef gibi olmaktır, tüm kilerdeki her şeyi değil.

Bu neden önemli? Çünkü çoğu yapay zeka hatası modelin "aptal" olmasıyla ilgili değildir. Bunlar bağlam hatalarıdır—eksik veriler, ilgisiz gürültü veya kötü biçimlendirilmiş girdiler. İster bir sohbet robotu, ister bir kodlama asistanı veya bir kurumsal yapay zeka inşa ediyor olun, Bağlam Mühendisliği güvenilir performansı açığa çıkarmanın anahtarıdır.

Bağlam Mühendisliği ve İstem Mühendisliği

Şöyle düşünüyor olabilirsiniz: "Bu, fazladan adımlarla istem mühendisliği değil mi?" Pek değil! İstem mühendisliği, "Elon Musk gibi bir tweet yaz" gibi tek seferlik, çarpıcı bir talimat yazmak gibidir. Bu, daha geniş, sistem düzeyinde bir yaklaşım benimseyen Bağlam Mühendisliği'nin bir alt kümesidir. İşte farkları:

• İstem Mühendisliği: Tek seferlik talimatlar oluşturmaya odaklanır. Daha iyi akıl yürütme elde etmek için "Adım adım düşün" eklemek gibi kelime seçimiyle ilgilidir. Hızlı görevler için harikadır ancak karmaşık, çok adımlı iş akışları için yetersiz kalır.
• Bağlam Mühendisliği: Model etrafındaki tüm "bilgi ekosistemini" tasarlar. İstemleri içerir ancak aynı zamanda konuşma geçmişini yönetir, harici verileri alır, araçları entegre eder ve bağlam penceresini optimize eder. Modelin ne *bildiğiyle* ilgilidir, sadece ne *söylediğinizle* değil.

Örneğin, istem mühendisliği yapılmış bir sohbet robotu "Bir toplantı ayarla" komutuna genel bir yanıt verebilir. Bağlam mühendisliği yapılmış bir robot ise takviminizi, ekip tercihlerinizi ve geçmiş rezervasyonlarınızı çekerek mükemmel zaman dilimini önerir. İstem mühendisliği tek bir notadır; Bağlam Mühendisliği ise tüm senfonidir.

Aracılar İçin Bağlam Mühendisliği

Yapay zeka aracıları—müşteri desteği veya kodlama görevlerini yerine getiren otonom botlar düşünün—işte Bağlam Mühendisliği'nin kaslarını gerçekten esnettiği yer burasıdır. Basit sohbet robotlarının aksine, aracılar çok adımlı görevleri üstlenir, araçları bir araya getirir ve oturumlar arasında belleği korur. Doğru bağlam olmadan, haritasız bir GPS gibidirler.

Andrej Karpathy, LLM'leri bir CPU'ya, bağlam penceresini ise RAM'e benzetiyor. Bağlam Mühendisliği, bu RAM'e neyin gireceğini düzenler ve aracıların her adımda ihtiyaç duydukları şeye sahip olmasını sağlar. Örneğin, bir müşteri destek aracısının şunlara ihtiyacı olabilir:

• Kullanıcı Geçmişi: Çözümleri tekrarlamaktan kaçınmak için geçmiş biletler.
• Bilgi Tabanı: Doğru yanıtlar için SSS'ler veya kılavuzlar.
• Araçlar: Sipariş durumunu kontrol etmek için bir CRM'ye erişim.

Kötü bağlam, "bağlam karışıklığı"na (yapay zeka yanlış aracı seçer) veya "bağlam zehirlenmesi"ne (halüsinasyonlar geri dönüştürülür) yol açar. Bağlam Mühendisliği, bağlamı dinamik olarak güncelleyerek, gürültüyü filtreleyerek ve alaka düzeyini önceliklendirerek bunları önler. LangGraph (LangChain'den) gibi araçlar, aracı iş akışlarında bağlam akışı üzerinde hassas kontrol sağlayarak bunu kolaylaştırır.

Claude Code gibi bir kodlama aracısını ele alalım. Sadece otomatik tamamlama yapmaz; kod tabanınız, son commit'leriniz ve kodlama stiliniz hakkında bağlama ihtiyaç duyar. Bağlam Mühendisliği, doğru dosyaları çekmesini ve bunları sindirilebilir bir şekilde biçimlendirmesini sağlayarak onu gerçek bir işbirlikçi haline getirir.

Bağlam Mühendisliği Teknikleri ve Stratejileri

Peki, Bağlam Mühendisliği'ni aslında nasıl yaparsınız? Dört temel stratejiyi—yazma, seçme, sıkıştırma ve izole etme—inceleyelim. Bu, harika yapay zeka sistemleri oluşturmak için araç setinizdir.

1. Yazma: Bağlam Oluşturma ve Kalıcı Hale Getirme

Bağlam yazmak, yapay zekayı yönlendirmek için bağlam penceresi dışında bilgi oluşturmak ve kaydetmekle ilgilidir. Bu şunları içerir:

• Sistem İstemleri: Yapay zekanın rolünü tanımlayın, örneğin "Siz bir hukuk asistanısınız" veya "Yalnızca JSON çıktısı verin." Açık talimatlar tonu belirler.
• Not Alma: Planları veya ara adımları depolamak için bir "karalama defteri" kullanın. Örneğin, Anthropic'in çok aracı araştırmacısı stratejisini belleğe kaydeder ve bağlam penceresi sınırlarından sağ çıkmasını sağlar.
• Az Sayıda Örnek (Few-Shot Examples): Yapay zekaya ne istediğinizi göstermek için örnek girdiler ve çıktılar sağlayın. Örneğin, tonu yönlendirmek için örnek bir tweet ekleyin.

Bağlam yazmak, yapay zekanızın daha sonra başvurması için yapışkan notlar bırakmak gibidir, bu da onu karmaşık görevlerde yolda tutar.

2. Seçme: Doğru Bağlamı Alma

Bağlam seçmek, yalnızca en alakalı bilgiyi almayı ifade eder. Çok fazla gürültü olursa, yapay zeka dikkati dağılır; çok az olursa, bilgisiz kalır. Anahtar teknikler şunlardır:

• Geri Alım Destekli Üretim (RAG): Bir kullanıcının sorgusuyla eşleşen SSS'leri çeken bir destek botu gibi, anlamsal arama kullanarak bir bilgi tabanından (örneğin, bir vektör deposu) ilgili belgeleri çeker. RAG, yapay zekayı gerçek verilere dayandırarak halüsinasyonları azaltır.
• Araç Seçimi: Bir görev için doğru araçları seçmek için RAG kullanın. Çalışmalar, bunun sorgunun amacına göre araçları eşleştirerek araç seçimi doğruluğunu üçe katlayabileceğini göstermektedir.
• Sıralama: Bağlamı alaka düzeyine veya yakınlığına göre sıralayın. Zamana duyarlı görevler için, güncel olmayan yanıtları önlemek için daha yeni verilere öncelik verin.

Bağlam seçmek, bir çalma listesi düzenlemek gibidir—tüm şarkılarınızı değil, ruh halinize uyan hitleri seçersiniz.

3. Sıkıştırma: Bağlamı Sınırlara Sığdırma

Bağlam pencereleri sınırlıdır, bu nedenle sıkıştırma çok önemlidir. Bütün bir kütüphaneyi 32.000 jetona sığdıramazsınız! Sıkıştırma teknikleri şunları içerir:

• Özetleme: Uzun belgeleri veya konuşma geçmişini yoğunlaştırın. Claude Code'un "otomatik sıkıştırma" özelliği, bağlam penceresi %95'e ulaştığında etkileşimleri özetler.
• Özyinelemeli Özetleme: Daha da fazla yer kazanmak için özetlerin özetlerini çıkarın, uzun konuşmalar için idealdir.
• Budama: İlgisiz veya gereksiz bilgileri kesin. Drew Breunig, bağlamı yalın ve odaklanmış tutmak için buna "budama" diyor.
• Parçalama: Büyük girdileri yinelemeli işleme için daha küçük parçalara ayırın, yapay zekanın büyük verilerde tıkanmamasını sağlayın.

Sıkıştırma, bavul hazırlamak gibidir—temel eşyaları tutar ve fazla çorapları dışarıda bırakırsınız.

4. İzole Etme: Bağlam Çatışmalarından Kaçınma

Bağlamı izole etmek, ilgisiz bilgileri ayrı tutarak karışıklığı önler. Bu, çok aracı sistemler veya çok turlu görevler için anahtardır. Teknikler şunları içerir:

• Modüler Bağlam: Her göreve veya aracıya belirli bir bağlam atayın. Örneğin, bir aracı kullanıcı sorgularını ele alırken, diğeri ödemeleri işler ve her biri özel bir bağlama sahiptir.
• Bağlam Bölümleme: Çakışmayı önlemek için kısa süreli belleği (son sohbetler) uzun süreli bellekten (kullanıcı tercihleri) ayırın.
• Araç İzolasyonu: Yapay zekanın yanlış aracı seçtiği "bağlam karışıklığı"nı önlemek için araçları görev başına ilgili olanlarla sınırlayın.

Bağlamı izole etmek, masanızı düzenlemek gibidir—dağınıklığı önlemek için kalemleri bir çekmecede, kağıtları başka bir çekmecede tutun.

Bağlam Mühendisliği Neden Önemli?

Bağlam Mühendisliği, yapay zekanın geleceğidir çünkü odağı model ayarlamalarından girdi tasarımına kaydırır. LLM'ler akıllandıkça, darboğaz onların akıl yürütmesi değil, bağlamlarının kalitesidir. İşte neden bu kadar önemli:

• Halüsinasyonları Azaltır: Yapay zekayı RAG aracılığıyla gerçek verilere dayandırmak, uydurma yanıtları azaltır.
• Karmaşıklığa Ölçeklenir: Çok adımlı görevleri ele alan aracılar, tutarlı kalmak için dinamik, iyi yönetilmiş bağlama ihtiyaç duyar.
• Maliyetleri Azaltır: Verimli bağlam (sıkıştırma ve seçim yoluyla) jeton kullanımını azaltır, API maliyetlerini düşürür.
• Kişiselleştirmeyi Sağlar: Uzun süreli bellek, yapay zekanın kullanıcı tercihlerini hatırlamasını sağlayarak etkileşimleri kişiselleştirilmiş hissettirir.

LangChain ve LlamaIndex gibi çerçeveler, RAG, bellek yönetimi ve istem zincirleri için araçlar sunarak Bağlam Mühendisliği'ni kolaylaştırıyor. Örneğin, LlamaIndex'in İş Akışları çerçevesi, görevleri adımlara ayırır ve her adımı optimize edilmiş bağlamla donatarak aşırı yüklenmeyi önler.

Zorluklar ve İlerisi

Bağlam Mühendisliği aksaklıklar olmadan değildir. Genişlik (yeterli bilgi) ve alaka düzeyi (gürültü yok) arasında denge kurmak zordur. Çok fazla bağlam, yapay zekanın ilgisiz ayrıntılara takıldığı "bağlam dikkat dağınıklığı" riskini taşır. Çok az olursa, çaresiz kalır. Otomatik alaka puanlaması (örneğin, BM25 veya kosinüs benzerliği kullanarak) bu sorunu çözmek için araştırılmaktadır.

Bir diğer zorluk ise hesaplama maliyetidir. Gerçek zamanlı bağlam birleştirme—alma, özetleme, biçimlendirme—yavaş ve pahalı olabilir. Mühendisler, özellikle çok kullanıcılı sistemler için gecikme ve ölçeklenebilirlik için optimizasyon yapmalıdır.

İleriye dönük olarak, Bağlam Mühendisliği gelişiyor. Gelecekteki modeller dinamik olarak belirli bağlam formatlarını talep edebilir veya aracılar kendi bağlamlarını hatalara karşı denetleyebilir. Veri için JSON gibi standartlaştırılmış bağlam şablonları ortaya çıkabilir ve yapay zeka sistemlerini birlikte çalışabilir hale getirebilir. Andrej Karpathy'nin dediği gibi, "Bağlam yeni ağırlık güncellemesidir"—yapay zekayı yeniden eğitmeden nasıl "programladığımızdır".

Sonuç

Oh be, ne yolculuktu! Bağlam Mühendisliği, yapay zekanıza bir süper güç vermek gibidir: anlama, akıl yürütme ve hassasiyetle hareket etme yeteneği. Doğru bağlamı—yazarak, seçerek, sıkıştırarak ve izole ederek—sıradan bir LLM'yi özel, güvenilir bir ortağa dönüştürürsünüz. İster bir sohbet robotu, ister bir kodlama asistanı veya bir kurumsal yapay zeka inşa ediyor olun, Bağlam Mühendisliği'nde ustalaşmak bir sonraki seviye performansa biletinizdir.

Denemeye hazır mısınız? Küçük başlayın: net bir sistem istemi ekleyin, RAG ile deneyler yapın veya uzun girdileri özetleyin. LangChain ve LlamaIndex gibi araçlar arkadaşlarınızdır.