Yapay zeka kullanıcılarının gündemi veri çeşitliliği dışında, artık prompt(istem) yönetimi de oluyor. Büyük dil modelleri ile çalışan ekipler için Promptlayer devreye giriyor.

Çıktı kalitesini, oluşturulan algoritmalar kadar istem kalitesi de arttırıyor. Eğer zayıf bir prompt kullanıldığında istenilen sonucu elde etmek oldukça zor olabiliyor. PromptLayer bu noktada oldukça avantaj sağlayarak, izleme, düzeltme gibi olanaklar sağlıyor.

PromptLayer Nedir?

PromptLayer, yapay zeka izleme projelerinde kullanılan promptları merkezi bir şekilde yönetmek için geliştirilen bir platformdur. Özellikle GPT tabanlı modeller ile çalışan kullanıcılar (ChatGPT, Claude, Gemini) farklı farklı girdileri test ederken yanıt kalitesini karşılaştırmakta zorluk çekebilirler.

PromptLayer bu sorunlar için geliştirildi. Temel olarak, sistem bir ara yüz olarak çalışıyor. Her girdi istemini kaydediyor. Böylelikle kullanıcıya daha kolay ayrıştırılabilir özellik sunabiliyor. Bu sayede her verilen yanıtların karşılaştırılmasını sağlıyor. En sonunda ise en verimli yazılan istemi belirliyor ve bir analiz katmanı olarak çalışıyor.

Prompt Yönetimi Neden Önemli?

Büyük dil modelleri istenen çıktıyı prompt yapısına göre belirler. Yani PromptLayer bu düzlemde bakıldığında LLM geliştirici aracı olarak da görülebilir. Ne sorduğunuz ne şekilde cevap alacağınızı da belirler diyebiliriz. Tabii ki bu süreç kurumsal ve profesyonel projelerde giderek karmaşıklaşır. Örneğin aşağıdaki gibi durumlar göz önüne alındığında çalışılan projede zorluklar çıkabilir;

• Model sürümleri değiştikçe performans farkı doğar. Kullanılan yapay zeka araçları yeni sürümlerini piyasaya çıkarırlar bu da algoritma değişikliği yaratır. Dolayısıyla yapay zeka izleme araçlarını kullanırken olarak zor durumda bırakabilir.
• Geliştirme sürecinde hangi istemin en verimli olduğunu izlemek zorlaşır. Deneme yanılma yöntemi ile istem hazırlarken zaman ve verim kaybı yaşanabilir.
• Farklı kişiler farklı biçimlerde istemler oluşturur. Aynı kurumsal düzende farklı kullanıcılar prompt düzenlerini kullanabilir bu durum iş akışlarını sekteye uğratabilir.

PromptLayer, bu süreci otomatikleştirerek her bir prompt'un versiyon geçmişini, performans metriklerini ve çıktı kalitesini sistematik biçimde kaydeder.

Nasıl Çalışıyor?

Program, yapay zeka geliştiricinin kütüphanesiyle entegre olarak çalışır.(örneğin OpenAI API, Anthropic API). Temel olarak şu aşamalarda çalışır;

• API Çağrılarının Kaydı: Yapılan her API isteğini ve yanıtını otomatik olarak log’lar.
• Versiyon Takibi: Her prompt’un farklı varyasyonları sistemde etiketlenir.
• Performans Analizi: Yanıt kalitesi, model türü ve zaman bazlı değişimler ölçülür.
• Görselleştirme: Kullanıcılar, hangi prompt'un hangi modelde daha iyi sonuç verdiğini dashboard üzerinden görür.

Kullanım Alanları

Sadece geliştiriciler için değil, ürün yöneticileri, veri bilimi, ve yapay zeka izleme araçlarını kullanan danışmanlık ekipleri de prompt yönetimlerini yaparken PromptLayer' dan oldukça fazla faydalanabilirler. Kullanım alanları ise;

• Chatbot geliştirme: Farklı diyalog istemlerini test etmek için karşılaştırma yaptığı için çok avantajlı. Son zamanlar da sohbet odaklı yapay zeka kullanımı revaçta.
• Otomatik içerik üretimi: En verimli metin istemlerini belirleyerek bu sayede istenilen sonuca daha doğru ve hızlı şekilde ulaşılabilirlik sağlayabilir.
• Kurumsal yapay zeka entegrasyonları: Ekip içinde standart prompt şablonları oluşturarak iş akışlarına yapay zeka izleme aracı kullanımlarını zenginleştirebilirler.
• Veri analizi: Model yanıt tutarlılığını ölçerek ileri aşamalarda algoritma üretmede yüksek kapasiteli projeler üretilebilir.

Kullanım Senaryoları Karşılaştırmalı Tablo

Teknik ekipler için bir “prompt laboratuvarı” gibi çalışır. Hangi istemin daha akıllı, hızlı ve etkili olduğunu somut verilerle gösterir. Yapay zeka sistemleri ne kadar güçlü olursa olsun yönlendirici komut yazımı zayıf olduğu zaman kalitesi de daha düşük olur. PromptLayer, bu tip problemleri sistematik bir şekilde çözerek, yapay zeka kullanımlarında sürdürülebilir başarı için zemin oluşturuyor.