System Prompt
Sistem İstemi
- Türkçe karşılığı
- sistem promptu
- Okunuşu
- sistım prompt
Günlük kullanımda çoğunlukla İngilizcesi tercih edilir.
Kısaca
System prompt, uygulamanın sohbet başlamadan önce dil modeline verdiği talimatlardır; modelin rolünü, kurallarını, üslubunu ve kullanacağı bilgileri belirler.
System prompt nedir?
Sohbet modelleri rolleri olan mesajlar alır. Kullanıcı mesajları kişinin yazdıklarını, asistan mesajları modelin önceki yanıtlarını tutar; geliştiricinin belirlediği system prompt ise geri kalan her şeyi çerçeveler: "Bir kitapçının destek asistanısın. Yalnızca siparişlerle ilgili soruları yanıtla. Müşterinin dilinde cevap ver." Kullanıcı bunu genellikle hiç görmez.
İyi bir system prompt, modelin kimin rolünde olduğunu, neyi yapıp neyi yapmaması gerektiğini, yanıtlarının biçimini ve ihtiyaç duyduğu bağlamı (bugünün tarihi, kullanıcının paketi ya da ilgili belgeler gibi) anlatır. Aynı model üzerine kurulmuş ürünler, system prompt'ları yüzünden tamamen farklı davranabilir.
API'ler bunu farklı şekillerde sunar: Anthropic'in Messages API'sinde ayrı bir system parametresi vardır; OpenAI'ın sohbet API'leri ise system ya da developer rolündeki bir mesaj kullanır. Modeller bu talimatlara sıradan kullanıcı mesajlarından daha fazla ağırlık verecek şekilde eğitilir; bu da bir asistanın işinin dışına çıkmamasına yardım eder.
Sık yapılan bir yanlış, system prompt'un bir güvenlik sınırı olduğunu düşünmektir. Kullanıcılar bazen modeli talimatlarını yok saymaya ya da açığa çıkarmaya kandırabilir; bu saldırı prompt injection ya da jailbreak olarak bilinir. Gizli bilgilerin system prompt'ta yeri yoktur; gerçek yetkiler de yalnızca modele söylenen sözlerle değil, kodda uygulanmalıdır.
Önemli noktalar
- System prompt, sohbetten önce modelin rolünü, kurallarını ve bağlamını belirler.
- Geliştirici tarafından yazılır ve genellikle kullanıcıdan gizlidir.
- Modeller ona sıradan kullanıcı mesajlarından daha fazla ağırlık verir.
- Anthropic system parametresi, OpenAI ise system ya da developer mesajı kullanır.
- Bir güvenlik sınırı değildir: içine asla gizli bilgi koymayın.
Örnek
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=400,
system=(
"You are the help assistant for Software Dictionary. "
"Explain programming terms simply, in at most three sentences, "
"and suggest one related term at the end."
),
messages=[{"role": "user", "content": "What is a webhook?"}],
)
print(message.content[0].text)Sık sorulan sorular
System prompt ile kullanıcı prompt'u arasındaki fark nedir?
System prompt geliştiriciden gelir ve bütün sohbetin kurallarını belirler. Kullanıcı prompt'ları ise bir kişinin bu kurallar içinde gönderdiği tek tek mesajlardır.
Kullanıcılar system prompt'u görebilir mi?
Normalde göremez, ama gizli sayılmamalıdır. Kararlı bir kullanıcı bazen modelin talimatlarını tekrarlamasını sağlayabilir; bu yüzden parolaları, anahtarları ve özel verileri onun dışında tutun.
Bir system prompt ne kadar uzun olmalı?
Açık olmasına yetecek kadar. Basit asistanlar için kısa prompt'lar işe yarar; ürünler ise çoğu zaman örnekler ve kurallar içeren uzun prompt'lar kullanır. İçindeki her şey her istekte bağlam penceresinin bir kısmını kullanır.
İlgili sayfalar
- PromptYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 35Prompt, bir LLM gibi bir yapay zekâ modeline hangi görevi yapmasını ve nasıl bir yanıt istediğinizi söylemek için verdiğiniz girdi metni ya da yönergelerdir.
- Prompt MühendisliğiYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 36Prompt mühendisliği, yapay zekâ modelinin doğru, tutarlı ve kullanışlı çıktı üretmesi için verilen yönergeleri tasarlama, test etme ve iyileştirme pratiğidir.
- LLMYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 28LLM, çok büyük metin yığınlarıyla eğitilmiş ve bir sonraki en olası metin parçasını tekrar tekrar tahmin ederek dil üreten bir makine öğrenmesi modelidir.
- ChatbotYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 8Chatbot, insanlarla yazılı ya da sesli sohbet edip soruları yanıtlayan veya işlere yardım eden, senaryolu kurallarla ya da dil modeliyle çalışan programdır.
- Bağlam PenceresiYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 5Bağlam penceresi, bir LLM'nin prompt, konuşma geçmişi ve kendi yanıtı dahil aynı anda dikkate alabildiği, token cinsinden en fazla metin miktarıdır.
- Prompt InjectionGüvenlik, s. 28Prompt injection, saldırganın metni talimat sayılınca dil modelinin kurallarını yok saydığı, veri sızdırdığı ya da araçları kötüye kullandığı saldırıdır.
- Context EngineeringYapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, s. 10Context engineering, işi güvenilir biçimde yapabilsin diye LLM'in her çağrıda ne gördüğünü (talimatlar, belgeler, araç sonuçları, geçmiş) seçme pratiğidir.
Bu sayfada bir hata ya da eksik mi gördünüz?Düzeltme önerin