Prompt engineering eğitimi mi, LLM/RAG geliştirme eğitimi mi?

Kısa cevap

Çalışanlarınız hazır yapay zeka araçlarını günlük işlerinde daha verimli kullanacaksa prompt engineering eğitimi; ekibiniz kurumun kendi verisiyle çalışan bir yapay zeka uygulaması geliştirecekse LLM/RAG geliştirme eğitimi uygundur. İlki kod bilgisi gerektirmez ve geniş kitleye verilir; ikincisi yazılım ya da veri ekiplerine yöneliktir ve programlama bilgisi ister.

Temel kavramlar

Prompt engineering (istem tasarımı): Modelden tutarlı ve doğru çıktı almak için talimatın, bağlamın, örneklerin ve çıktı biçiminin bilinçli olarak yapılandırılması.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Modelin cevap üretmeden önce kurumun dokümanlarından ilgili parçaları bulup bağlam olarak kullandığı mimari.

Vektör veritabanı: Metinleri anlamlarını temsil eden sayısal vektörler (embedding) olarak saklayan ve anlamca en yakın parçaları bulan veritabanı.

Prompt engineering ile LLM/RAG geliştirme eğitimi arasındaki fark nedir?

Prompt engineering eğitimi hazır bir aracı daha iyi kullanmayı, LLM/RAG geliştirme eğitimi ise kuruma özgü yeni bir yapay zeka uygulaması inşa etmeyi öğretir.

Academy Club'ın yapay zeka kataloğu iki tarafı da kapsıyor: bir yanda Prompt Engineering & OpenAI ve Üretken Yapay Zeka Araçları, diğer yanda LLM Orchestration & LangChain ve Advanced RAG & Kurumsal LLM Uygulamaları.

Hangi durumda prompt engineering eğitimi yeterli?

İhtiyaç hazır araçların daha verimli kullanılmasıysa ve kurum verisinin bir sisteme bağlanması gerekmiyorsa prompt engineering eğitimi yeterlidir.

• Metin ağırlıklı işler: Rapor, e-posta, sunum ve özet hazırlayan ekipler.

• Kurumsal asistan zaten var: Kurum onaylı bir asistan sağladıysa, çalışanların ondan doğru çıktı alması gerekir.

Hangi durumda LLM/RAG geliştirme eğitimi gerekir?

Yapay zekanın kurumun kendi bilgi kaynaklarına bağlanması ya da bir iş sürecine gömülmesi gerektiğinde LLM/RAG geliştirme eğitimi gerekir.

• Kurum içi bilgi asistanı: Politika, prosedür ya da ürün dokümanlarından cevap veren bir sistem.

• Süreç otomasyonu: Talepleri sınıflandıran ya da belgeden alan çıkaran uygulamalar.

• Ajan sistemleri: Birden fazla adımı planlayıp kurum sistemlerine bağlanan uygulamalar; bu seviye için Agentic AI & MCP gibi ileri içerikler gerekir.

Teknik ekipler iki eğitimi birlikte mi almalı?

Evet; geliştirici düzeyinde prompt tasarımı, LLM/RAG geliştirmenin bir parçasıdır. Sistem talimatı yazmak, yapılandırılmış (ör. JSON) çıktı istemek ve istem değişikliklerini bir test setiyle değerlendirmek, son kullanıcı istem yazımından farklı bir beceridir. Örneğin Academy Club'ın Softtech mühendisleri için verdiği eğitim, büyük dil modellerinin API ve komut satırı araçlarıyla çalıştırılmasını ve CI/CD süreçlerine entegrasyonunu kapsıyordu (haber).

Hangi eğitimi seçeceğinize nasıl karar verirsiniz?

Karar, beklenen çıktıya ve ekibin teknik altyapısına bakarak verilir.

1. Çıktıyı tanımlayın. Hedef, insanların daha verimli çalışması mı, yeni bir uygulama mı?

2. Veri ihtiyacını belirleyin. Kurumun dokümanlarına ya da sistemlerine bağlanmak gerekiyor mu?

3. Ön koşulları kontrol edin. Ekipte Python ve API deneyimi olan kişiler var mı?

4. Tek bir senaryoyla başlayın. Geliştirme eğitimini somut bir kullanım senaryosu üzerinden kurgulayın.

Sahadan gözlemler: Kurumlar bu seçimde nerede zorlanıyor?

Kurumlar en sık, RAG gerektiren bir ihtiyaca yalnızca prompt engineering eğitimiyle cevap vermeye çalıştıkları için zorlanıyor. Aşağıdaki gözlemler, Academy Club'ın kurumsal teknik eğitimlerde karşılaştığı tekrar eden durumlara dayanır.

"Kendi verimizle çalışan asistan" isteği istem yazımıyla çözülmüyor. İyi istem yazmak, modelin erişemediği bilgiyi bulmasını sağlamıyor. Bu ihtiyaç bir geliştirme projesidir ve teknik ekip eğitimi gerektirir.

Geliştirme eğitimine ön koşulsuz katılım verimi düşürüyor. Python ve API deneyimi olmayan katılımcılar ilk günü kurulum ve sözdizimiyle geçiriyor. Kısa bir ön seviye kontrolü, grubu doğru kurmayı sağlıyor.

Kapanış

Prompt engineering eğitimi hazır araçlarla daha verimli çalışmayı, LLM/RAG geliştirme eğitimi ise kurum verisiyle çalışan yeni uygulamalar kurmayı sağlar. Ekibiniz için kuruma özel bir program planlamak isterseniz Academy Club’ın eğitim kataloğunu inceleyip ilgilendiğiniz eğitimler için talep oluşturabilirsiniz.