[{"data":1,"prerenderedAt":44},["ShallowReactive",2],{"guide:prompt-engineering-egitimi-mi-llmrag-gelistirme-egitimi-mi:tr":3},{"id":4,"title":5,"slug":6,"excerpt":7,"cover_image_url":8,"published_at":9,"reviewed_at":10,"body":11,"seo_title":12,"meta_description":12,"faq":13,"related_trainings":29,"updated_at":43},7,"Prompt engineering eğitimi mi, LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi mi?","prompt-engineering-egitimi-mi-llmrag-gelistirme-egitimi-mi","Çalışanlarınız hazır yapay zeka araçlarını günlük işlerinde daha verimli kullanacaksa prompt engineering eğitimi; ekibiniz kurumun kendi verisiyle çalışan bir yapay zeka uygulaması geliştirecekse LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi uygundur. İlki kod bilgisi gerektirmez ve geniş kitleye verilir; ikincisi yazılım ya da veri ekiplerine yöneliktir ve programlama bilgisi ister.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Fguides\u002Fd4fb3aa70395450a834e6723e25f058e.webp","2026-10-14T20:51:01.830869+03:00","2026-10-14","\u003Ch2>Kısa cevap\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Çalışanlarınız hazır yapay zeka araçlarını günlük işlerinde daha verimli kullanacaksa prompt engineering eğitimi; ekibiniz kurumun kendi verisiyle çalışan bir yapay zeka uygulaması geliştirecekse LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi uygundur. İlki kod bilgisi gerektirmez ve geniş kitleye verilir; ikincisi yazılım ya da veri ekiplerine yöneliktir ve programlama bilgisi ister.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Temel kavramlar\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Cstrong>Prompt engineering (istem tasarımı):\u003C\u002Fstrong> Modelden tutarlı ve doğru çıktı almak için talimatın, bağlamın, örneklerin ve çıktı biçiminin bilinçli olarak yapılandırılması.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>RAG (Retrieval-Augmented Generation):\u003C\u002Fstrong> Modelin cevap üretmeden önce kurumun dokümanlarından ilgili parçaları bulup bağlam olarak kullandığı mimari.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Vektör veritabanı:\u003C\u002Fstrong> Metinleri anlamlarını temsil eden sayısal vektörler (embedding) olarak saklayan ve anlamca en yakın parçaları bulan veritabanı.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Prompt engineering ile LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi arasındaki fark nedir?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Prompt engineering eğitimi hazır bir aracı daha iyi kullanmayı, LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi ise kuruma özgü yeni bir yapay zeka uygulaması inşa etmeyi öğretir.\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kriter\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Prompt engineering eğitimi\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Hedef kitle\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>İş birimleri, analistler, bilgi çalışanları\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yazılım geliştiriciler, veri ve yapay zeka mühendisleri\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Ön koşul\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kod bilgisi gerekmez\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Python ve API kullanımı\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Öğrenilenler\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Görev tarifi, bağlam verme, örnekle yönlendirme, çıktı doğrulama\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Model API'leri, doküman parçalama, embedding, vektör veritabanı, erişim yetkileri, değerlendirme\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Çıktı\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Daha hızlı ve tutarlı günlük iş\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Çalışan bir prototip ya da üretim sistemi\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Başarı ölçütü\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Araç kullanımı, görev süresi\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Cevap doğruluğu, yanıt süresi, maliyet\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>Academy Club'ın yapay zeka kataloğu iki tarafı da kapsıyor: bir yanda \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fprompt-engineering-openai-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">Prompt Engineering & OpenAI\u003C\u002Fa> ve \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Furetken-yapay-zeka-araclari-ve-efektif-kullanimlari-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">Üretken Yapay Zeka Araçları\u003C\u002Fa>, diğer yanda \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fllm-orchestration-langchain-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">LLM Orchestration & LangChain\u003C\u002Fa> ve \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fadvanced-rag-kurumsal-llm-uygulamalari\" rel=\"noopener noreferrer\">Advanced RAG & Kurumsal LLM Uygulamaları\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Hangi durumda prompt engineering eğitimi yeterli?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>İhtiyaç hazır araçların daha verimli kullanılmasıysa ve kurum verisinin bir sisteme bağlanması gerekmiyorsa prompt engineering eğitimi yeterlidir.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Metin ağırlıklı işler:\u003C\u002Fstrong> Rapor, e-posta, sunum ve özet hazırlayan ekipler.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Kurumsal asistan zaten var:\u003C\u002Fstrong> Kurum onaylı bir asistan sağladıysa, çalışanların ondan doğru çıktı alması gerekir.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Hangi durumda LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi gerekir?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Yapay zekanın kurumun kendi bilgi kaynaklarına bağlanması ya da bir iş sürecine gömülmesi gerektiğinde LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi gerekir.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Kurum içi bilgi asistanı:\u003C\u002Fstrong> Politika, prosedür ya da ürün dokümanlarından cevap veren bir sistem.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Süreç otomasyonu:\u003C\u002Fstrong> Talepleri sınıflandıran ya da belgeden alan çıkaran uygulamalar.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Ajan sistemleri:\u003C\u002Fstrong> Birden fazla adımı planlayıp kurum sistemlerine bağlanan uygulamalar; bu seviye için \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fagentic-ai-mcp\" rel=\"noopener noreferrer\">Agentic AI & MCP\u003C\u002Fa> gibi ileri içerikler gerekir.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Teknik ekipler iki eğitimi birlikte mi almalı?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Evet; geliştirici düzeyinde prompt tasarımı, LLM\u002FRAG 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\u002FCD süreçlerine entegrasyonunu kapsıyordu (\u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fhaberler\u002Fsofttech-cli-ile-kod-asistanlari-calistirma-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">haber\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Hangi eğitimi seçeceğinize nasıl karar verirsiniz?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Karar, beklenen çıktıya ve ekibin teknik altyapısına bakarak verilir.\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Çıktıyı tanımlayın.\u003C\u002Fstrong> Hedef, insanların daha verimli çalışması mı, yeni bir uygulama mı?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Veri ihtiyacını belirleyin.\u003C\u002Fstrong> Kurumun dokümanlarına ya da sistemlerine bağlanmak gerekiyor mu?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Ön koşulları kontrol edin.\u003C\u002Fstrong> Ekipte Python ve API deneyimi olan kişiler var mı?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Tek bir senaryoyla başlayın.\u003C\u002Fstrong> Geliştirme eğitimini somut bir kullanım senaryosu üzerinden kurgulayın.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Ch2>Sahadan gözlemler: Kurumlar bu seçimde nerede zorlanıyor?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>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.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>\"Kendi verimizle çalışan asistan\" isteği istem yazımıyla çözülmüyor.\u003C\u002Fstrong> İyi istem yazmak, modelin erişemediği bilgiyi bulmasını sağlamıyor. Bu ihtiyaç bir geliştirme projesidir ve teknik ekip eğitimi gerektirir.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Geliştirme eğitimine ön koşulsuz katılım verimi düşürüyor.\u003C\u002Fstrong> Python ve API deneyimi olmayan katılımcılar ilk günü kurulum ve sözdizimiyle geçiriyor. Kısa bir ön seviye kontrolü, grubu doğru kurmayı sağlıyor.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Kapanış\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Prompt engineering eğitimi hazır araçlarla daha verimli çalışmayı, LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi ise kurum verisiyle çalışan yeni uygulamalar kurmayı sağlar. Ekibiniz için kuruma özel bir program planlamak isterseniz Academy Club’ın \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\" rel=\"noopener noreferrer\">eğitim kataloğunu\u003C\u002Fa> inceleyip ilgilendiğiniz eğitimler için talep oluşturabilirsiniz.\u003C\u002Fp>","",[14,17,20,23,26],{"answer":15,"question":16},"Çoğu kurumsal kullanımda değil. Fine-tuning modelin üslubunu ya da belirli bir görevdeki davranışını değiştirmeye uygundur; güncel kurum bilgisine erişim için RAG daha esnek ve daha az maliyetlidir.","RAG yerine modeli kendi verimizle yeniden eğitmek (fine-tuning) daha iyi değil mi?",{"answer":18,"question":19},"Modeller basit talimatları giderek daha iyi anlıyor. Ancak görevi net tarif etmek ve çıktıyı doğrulamak kalıcı becerilerdir.","Prompt engineering ileride gereksiz hâle gelir mi?",{"answer":21,"question":22},"Ekosistemdeki kütüphanelerin çoğu Python ağırlıklıdır. Ekibin kullandığı dil eğitim öncesinde sağlayıcıyla netleştirilmelidir.","LLM\u002FRAG eğitimi için hangi programlama dili gerekir?",{"answer":24,"question":25},"Gizlilik sözleşmesi ve anonimleştirmeyle kullanılabilir. Çoğu zaman gerçek veriye benzeyen örnek bir doküman seti yeterlidir.","Kurum verisi eğitimde kullanılabilir mi?",{"answer":27,"question":28},"Teknik ekipler için evet: önce kısa bir istem tasarımı modülü, ardından geliştirme eğitimi. İş birimleri için geliştirme eğitimi genellikle gerekmez.","İki eğitimi sırayla almak mantıklı mı?",[30],{"id":31,"title":32,"slug":33,"summary":34,"cover_image_url":35,"category":36,"duration_hours":42,"level":12,"module_count":41},30,"Prompt Engineering & OpenAI Eğitimi","prompt-engineering-openai-egitimi","Yapay zeka artık şirketlerin arka planında çalışan soyut bir teknoloji olmaktan çıkıp, günlük iş süreçlerinin merkezine yerleşmiş durumda. ChatGPT, GPT-4, Claude ve benzeri büyük dil modelleri; müşteri hizmetlerinden pazarlama metinlerine, yazılım geliştirmeden veri analizine, hukuki doküman incelemesinden İK süreçlerine kadar onlarca alanda kullanılıyor. Ancak bu modellerden gerçek verim almanın anahtarı, doğru soruyu doğru şekilde sormaktan geçiyor: Prompt Engineering, yani yapay zekaya verilen komutları tasarlama ve optimize etme becerisi, günümüzün en kritik dijital yetkinliklerinden biri haline geldi.\n\nBu eğitim, katılımcılara OpenAI ve benzeri büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını, hangi prompt tekniklerinin daha isabetli ve tutarlı sonuçlar ürettiğini ve bu araçların gerçek iş problemlerine nasıl uygulanacağını uygulamalı örneklerle öğretir. Kurumsal firmalar için bu eğitim; çalışanların yapay zeka araçlarını yüzeysel kullanmak yerine stratejik bir verimlilik aracına dönüştürmesini sağlar, tekrar eden görevlerde zaman kazandırır, içerik ve rapor kalitesini standartlaştırır ve şirket içinde yapay zeka okuryazarlığını kurumsal bir yetkinliğe dönüştürür.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002F981efe5ded574c238a15d8307557181e.webp",{"id":37,"name":38,"slug":39,"icon":40,"order":41},1,"Yapay Zeka","yapay-zeka","pi-sparkles",0,null,"2026-10-15T16:12:34.948638+03:00",1793691414260]