ChatGpt Prompt Oluşturma.pdf

ChatGpt Prompt Yazma Rehberi SA L İ H KA N – S E RHAT K A Ğ A N Ş A Hİ N  ChatGPT ile prompt (istem) yazma veya oluşturma, kullanıcının yapay zeka modeli ile etkileşim kurmak için kullandığı özel sorular veya komutlar yazması sürecidir. Bu, Prompt modelden is...

ChatGpt Prompt Yazma Rehberi SA L İ H KA N – S E RHAT K A Ğ A N Ş A Hİ N  ChatGPT ile prompt (istem) yazma veya oluşturma, kullanıcının yapay zeka modeli ile etkileşim kurmak için kullandığı özel sorular veya komutlar yazması sürecidir. Bu, Prompt modelden istenen türde bir yanıt almak için yapılan bir yönlendirme eylemidir. Etkili bir prompt yazımı, modelin Oluşturma istenen bilgiyi veya yanıtı daha doğru ve alakalı bir şekilde sağlamasına yardımcı olur. Örneğin, bir öykü oluşturmak, Nedir? belirli bir konuda bilgi almak veya belirli bir görevi yerine getirmek için kullanılır. Prompt'ların etkili bir şekilde yazılması, yapay zeka modelinin kullanıcının isteklerini daha iyi anlamasını ve daha uygun cevaplar vermesini sağlar. Prompt Oluşturma Faydaları 1.Daha Doğru Yanıtlar: Belirgin ve net prompt'lar, modelin talep edilen bilgi veya yanıtı daha doğru şekilde sağlamasına yardımcı olur. 2.Zaman Tasarrufu: Açık ve etkili prompt'lar, istenen yanıtı daha hızlı almanıza olanak tanır, böylece gereksiz yinelemeler ve düzeltmelerden zaman kazanırsınız. 3.Özelleştirilmiş İçerik: İhtiyacınıza uygun, kişiselleştirilmiş ve özelleştirilmiş içerik oluşturmak için prompt'lar kullanılabilir. 4.Daha İyi Anlayış ve Öğrenme: Eğitim ve öğrenme amaçlı kullanımlarda, etkili prompt'lar daha anlaşılır ve bilgilendirici yanıtlar sağlar. 5.Karmaşık Görevleri Yönetme: Etkili prompt'lar, karmaşık görevleri ve soruları basitleştirerek, yapay zeka modelinin bu görevleri daha verimli bir şekilde yerine getirmesine yardımcı olur. 1- Açık ve Net Olun Ne istediğinizi açıkça belirtin. Modelin yanlış yorumlamalarını önlemek için isteğinizi net bir şekilde ifade edin. 1 - Açık ve Net Olun Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Bana bir şeyler anlat." Neden Yanlış: Bu istem çok genel ve belirsiz. Hangi konuda bilgi istediğiniz veya hangi türde içerik aradığınız açık değil. Bu yüzden, modelin verdiği yanıt tamamen rastgele ve beklentinizi karşılamayabilir.  1 - Açık ve Net Olun Doğru Kullanım Örneği: Soru: "İklim değişikliğinin küresel ekonomiye etkileri hakkında bilgi verir misin?" Neden Doğru: Bu istem çok daha spesifik. Belirli bir konu (iklim değişikliği) ve bu konunun belirli bir yönü (küresel ekonomi üzerindeki etkileri) hakkında bilgi isteniyor. Bu, modele ne üzerinde odaklanması gerektiğini açıkça belirtir ve daha alakalı ve detaylı bir yanıt almanızı sağlar. Bu örneklerde görüldüğü gibi, isteğinizi ne kadar spesifik ve net ifade ederseniz, alacağınız yanıt o kadar alakalı ve kullanışlı olur. Genel ve belirsiz sorular, genellikle geniş ve belirsiz yanıtlara yol açar. 2 - Detayları Belirtin İstediğiniz bilginin veya yanıtın detay düzeyini belirtin. Örneğin, bir konu hakkında genel bir özet mi istiyorsunuz, yoksa detaylı bir analiz mi? 2 -Detayları Belirtin Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Fransız Devrimi hakkında bilgi ver." Neden Yanlış: Bu istem, Fransız Devrimi hakkında ne tür bir bilgi istediğinizi belirtmiyor. Genel bir giriş mi arıyorsunuz, belirli bir olayın analizi mi, yoksa devrimin sonuçları üzerine mi odaklanmak istiyorsunuz? Bu belirsizlik, modelin konu hakkında genel ve belki de istediğinizden farklı bilgiler vermesine neden olabilir. 2 - Detayları Belirtin Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Fransız Devrimi'nin nedenleri ve sonuçları üzerine kısa bir özet yapabilir misin?" Neden Doğru: Bu istem, Fransız Devrimi'nin belirli yönlerine (nedenleri ve sonuçları) odaklanılmasını ve bunların kısa bir özetini istediğinizi belirtiyor. Bu, modele hangi bilgilere odaklanması gerektiğini net bir şekilde gösterir ve istediğiniz türde bir yanıt almanızı sağlar. Bu örnekler, detay düzeyinin önemini göstermektedir. İstediğiniz bilginin türü ve derinliği konusunda net olmak, alacağınız yanıtların daha odaklı ve kullanışlı olmasını sağlar. 3 - Doğru Bağlamı Sağlayın İstediğiniz bilgi veya yanıt için gerekli bağlamı sağlayın. Bu, modelin daha doğru ve alakalı yanıtlar vermesine yardımcı olur. 3 - Doğru Bağlamı Sağlayın Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Ekonomik krizleri nasıl çözeriz?" Neden Yanlış: Bu soru çok genel ve spesifik bir bağlam sağlamıyor. Hangi ekonomik krizden bahsedildiği, coğrafi veya tarihsel bağlam, krizin nedenleri veya etkilediği sektörler gibi önemli detaylar eksik. Bu eksiklikler, modelin genel ve muhtemelen işe yaramaz bir yanıt vermesine yol açabilir. 3 - Doğru Bağlamı Sağlayın Doğru Kullanım Örneği: Soru: "2008 küresel finansal krizinin nedenleri ve bu krizin ABD ekonomisine etkileri nelerdir?" Neden Doğru: Bu soru, belirli bir ekonomik krizi (2008 küresel finansal krizi) ve arzu edilen analizin odak noktasını (krizin nedenleri ve ABD ekonomisine etkileri) net bir şekilde belirtiyor. Bu bağlamın sağlanması, modelin daha doğru ve detaylı bir yanıt vermesine olanak tanır. Bu örnekler, bir konuya yaklaşırken doğru bağlamın sağlanmasının önemini göstermektedir. Sorularınızı bağlamla desteklemek, modelin daha alakalı ve derinlemesine yanıtlar vermesine yardımcı olur. 4 - Özel İstekleri Belirtin Eğer belirli bir format veya yapı istiyorsanız (örneğin, liste formatında, belirli bir yazı stiliyle), bunu da belirtin. doğru ve yanlış örnekler 4 - Özel İstekleri Belirtin Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Mars'taki yaşamın olası koşulları nelerdir?" Neden Yanlış: Bu soru, modelden ne tür bir yanıt beklediğinizi belirtmiyor. Liste formatında mı, paragraf şeklinde mi, yoksa başka bir biçimde mi bilgi istediğinizi açıklamıyorsunuz. Bu durumda, modelin verdiği yanıt, beklentinizle uyuşmayabilir. 4 - Özel İstekleri Belirtin Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Mars'taki yaşamın olası koşullarını madde madde listeler misin?" Neden Doğru: Bu soru, modelden belirli bir format (madde madde liste) istediğinizi net bir şekilde belirtiyor. Bu, modele net bir yönlendirme sağlar ve istediğiniz türde bir yanıt almanızı kolaylaştırır. Bu örnekler, istediğiniz bilgi veya yanıtın formatını ve yapısını açıkça belirtmenin önemini göstermektedir. Format ve yapı talepleri, alacağınız yanıtların daha kullanışlı ve beklentilerinize uygun olmasını sağlar. 5 - Sorularınızı Açık Uçlu Yapın E Ğ E R G E N IŞ V E DE R I NL EMESINE CE VA P LA R I ST IYORSANIZ, A ÇI K U ÇLU S OR U L A R S OR U N. 5 - Sorularınızı Açık Uçlu Yapın Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Fransa'nın başkenti nedir?" Neden Yanlış: Bu soru kapalı uçlu bir sorudur ve yalnızca kısa ve spesifik bir cevap gerektirir ("Paris"). Geniş ve derinlemesine bir tartışma veya analiz sağlamaz. 5 - Sorularınızı Açık Uçlu Yapın Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Fransa'nın kültürel mirasının modern Fransız toplumu üzerindeki etkileri nelerdir?" Neden Doğru: Bu soru açık uçludur ve geniş kapsamlı bir cevap gerektirir. Konu hakkında derinlemesine bilgi ve analiz sunma potansiyeline sahiptir, bu da daha zengin ve ayrıntılı bir tartışma sağlar. Açık uçlu sorular, genellikle daha geniş kapsamlı ve ayrıntılı yanıtlar üretir. Bu tür sorular, özellikle kapsamlı bilgi veya derinlemesine anlayış istediğinizde faydalıdır. 6 - Çoklu Soruları Bölün Birkaç farklı sorunuz varsa, bunları tek bir uzun prompt yerine ayrı ayrı sorarak daha net yanıtlar alabilirsiniz. 6 - Çoklu Soruları Bölün Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Küresel ısınmanın nedenleri, etkileri ve çözüm yolları nelerdir?" Neden Yanlış: Bu soru, çok sayıda farklı alt konuyu tek bir prompt içinde barındırıyor. Küresel ısınmanın nedenleri, etkileri ve çözüm yolları geniş konular olup, her biri kendi başına detaylı bir açıklamayı gerektirir. Böyle bir durumda, modelin her bir alt konuya yeterince odaklanması ve kapsamlı yanıtlar vermesi zorlaşabilir. 6 - Çoklu Soruları Bölün Doğru Kullanım Örneği: Soru 1: "Küresel ısınmanın başlıca nedenleri nelerdir?" Soru 2: "Küresel ısınmanın dünya üzerindeki etkileri nelerdir?" Soru 3: "Küresel ısınmayla mücadele için hangi çözüm yolları önerilmektedir?" Neden Doğru: Bu yaklaşımda, her bir alt konu ayrı ayrı soruluyor. Böylece, her bir soruya daha odaklı ve detaylı yanıtlar alınabilir. Ayrıca, bu yöntem, her konunun kendi içinde daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Çoklu soruları bölerek sormak, daha net ve odaklanmış yanıtlar elde etmenize olanak tanır. Bu, özellikle karmaşık veya çok yönlü konuları araştırırken faydalıdır. 7 - Örnek Kullanın Eğer belirli bir türde bir çıktı istiyorsanız, örnek veya model olarak kullanabileceğiniz bir şey sağlamak faydalı olabilir. doğru ve yanlış kullanım 7 - Örnek Kullanın Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Bana bir iş mektubu yaz." Neden Yanlış: Bu istem, ne tür bir iş mektubu istediğinizi veya mektubun hangi bağlamda olması gerektiğini belirtmiyor. İstem çok genel olduğu için, modelin verdiği yanıt beklentilerinizi karşılamayabilir. 7 - Örnek Kullanın Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Bir iş başvurusu için motivasyon mektubu örneği yazabilir misin? Mektup, yazılım mühendisliği pozisyonu için olacak ve benim programlama dillerindeki yetkinliklerimi vurgulamalı." Neden Doğru: Bu istem, belirli bir türde (iş başvurusu için motivasyon mektubu) ve belirli bir amaçla (yazılım mühendisliği pozisyonu için) bir çıktı istediğinizi açıkça belirtiyor. Ayrıca, mektubun hangi özelliklere (programlama dillerindeki yetkinlikler) odaklanması gerektiğini de belirtiyor. Bu, modele net bir yönlendirme sağlar ve istenen türde ve içerikte bir çıktı elde etme olasılığını artırır. Örnek veya model sağlamak, özellikle belirli bir format veya içerik türü istediğinizde faydalıdır. Bu, modelin isteklerinize daha uygun yanıtlar üretmesine yardımcı olur. 8 - Geribildirim Verin Aldığınız yanıtlar üzerine düşünün ve gerekiyorsa daha iyi sonuçlar elde etmek için promptunuzu ayarlayın. 8 - Geribildirim Verin Yanlış Kullanım Örneği: Durum: ChatGPT, bir konu hakkında yetersiz veya yanlış bilgi verdiğinde, hiçbir geribildirim vermeden veya soruyu yeniden düzenlemeden aynı veya benzer bir soru tekrar sorulur. Neden Yanlış: Modelin verdiği yanıta yönelik herhangi bir geribildirim sağlamamak veya soruyu yeniden düzenlememek, modelin daha doğru veya yararlı bilgi sağlamasına yardımcı olmaz. Bu durum, aynı türde hatalı veya yetersiz yanıtların tekrar edilmesine yol açabilir. 8 - Geribildirim Verin Doğru Kullanım Örneği: Durum: ChatGPT, bir soruya kısmen yanıt verdi ancak bazı önemli noktaları atladı. Kullanıcı, eksik bilgileri belirtir ve daha spesifik bir soruyla tekrar sorar. Neden Doğru: Bu yaklaşımda, kullanıcı modelin verdiği yanıta yönelik geribildim sağlıyor ve daha net bir yanıt alabilmek için sorusunu yeniden düzenliyor. Bu, modelin daha doğru ve tam bir yanıt vermesine yardımcı olur ve etkileşimin kalitesini artırır. Geribildirim vermek ve gerektiğinde soruları ayarlamak, ChatGPT gibi dil modelleriyle etkileşimde önemli bir rol oynar. Bu, hem modelin performansını iyileştirmeye yardımcı olur hem de istediğiniz bilgi veya yanıtı elde etmenizi kolaylaştırır. 9 - Kısa ve Öz Olun Gereksiz uzunluk ve karmaşıklıktan kaçının. Eğer basit bir şekilde ifade edilebilecek bir şey varsa, fazla detay eklemek yerine doğrudan noktaya gidin. 9 - Kısa ve Öz Olun Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Ben bir öğrenciyim ve bir projem var. Bu proje için bir sürü araştırma yaptım ve şimdi, bilgisayar bilimleri, yapay zeka ve makine öğrenmesi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorum. Özellikle yapay zekanın farklı alanları, tarihçesi, nasıl geliştiği, günümüzdeki uygulamaları ve gelecekte nasıl etkiler yaratabileceği hakkında bilgi almak istiyorum. Bana bu konular hakkında kapsamlı bir bilgi verebilir misin?" Neden Yanlış: Bu soru, gereksiz yere uzun ve birden fazla detay içeriyor. Anahtar bilgiler arasında kaybolma riski var ve bu da modelin odaklanmasını zorlaştırabilir. 9 - Kısa ve Öz Olun Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Yapay zekanın ana alanları ve günümüzdeki uygulamaları nelerdir?" Neden Doğru: Bu soru, net ve öz. İstenen bilgiyi açık bir şekilde ifade ediyor ve gereksiz detaylardan kaçınıyor. Bu, modelin daha odaklanmış ve doğrudan yanıt vermesini sağlar. Kısa ve öz olmak, özellikle geniş bilgi alanlarını sorgularken, modelin daha net ve alakalı yanıtlar vermesini sağlar. Gereksiz detaylardan kaçınmak, iletişimin verimliliğini ve etkinliğini artırır. 10 - Hedef Kitleyi Düşünün Sorunuzu veya isteğinizi, modelin yanıtının kimler tarafından okunacağını düşünerek şekillendirin. Örneğin, teknik olmayan bir kitle için teknik jargon kullanmaktan kaçının. 10 - Hedef Kitleyi Düşünün Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Makine öğrenmesinde gradient descent algoritması ve onun backpropagation üzerindeki etkilerini açıklayabilir misin?" Neden Yanlış: Eğer bu soru, makine öğrenmesi veya yapay zeka konusunda teknik bilgisi olmayan kişilere yönelikse, teknik terimler ve kavramlar kafa karıştırıcı olabilir. Bu durum, hedef kitleyi dikkate almamaktadır.  10 - Hedef Kitleyi Düşünün Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Makine öğrenmesi nasıl çalışır ve günlük hayatımızda nasıl kullanılır?" Neden Doğru: Eğer hedef kitle teknik olmayan kişiler ise, bu soru makine öğrenmesini anlamaları için daha basit ve anlaşılır bir dil kullanıyor. Soru, konuyu daha genel bir perspektiften ele alıyor ve teknik detaylara girmekten kaçınıyor. Hedef kitleyi dikkate almak, iletişimin etkinliğini artırır ve alınan bilginin anlaşılabilirliğini maksimize eder. Teknik olmayan bir kitleye hitap ederken basit ve anlaşılır bir dil kullanmak önemlidir. 11 - Esnek Olun Bazen modelin verdiği ilk yanıt tam olarak beklentinizi karşılamayabilir. Bu durumda, farklı açılardan sorular sorarak veya farklı ifadeler kullanarak esnek olmak faydalı olabilir. 11 - Esnek Olun Yanlış Kullanım Örneği: Durum: Model, "Küresel ısınmanın etkileri nelerdir?" sorusuna yetersiz bir yanıt verdi. Tepki: Kullanıcı aynı soruyu tekrar tekrar sorar veya modelin yetersiz yanıtına hayal kırıklığı ile tepki gösterir. Neden Yanlış: Modelin verdiği yanıt yetersiz olduğunda, aynı soruyu tekrarlamak genellikle daha iyi bir sonuç üretmez. Esnek yaklaşım ve farklı açılardan sorular sormak daha etkili olabilir. 11 - Esnek Olun Doğru Kullanım Örneği: Durum: Model, "Küresel ısınmanın etkileri nelerdir?" sorusuna yetersiz bir yanıt verdi. Tepki: Kullanıcı soruyu yeniden formüle eder: "Küresel ısınmanın okyanus ekosistemleri üzerindeki etkileri nelerdir?" Neden Doğru: Burada kullanıcı, modelin verdiği genel yanıta esnek bir şekilde yaklaşıyor ve daha spesifik bir soruyla yanıtı derinleştiriyor. Bu, modelin daha odaklanmış ve detaylı bir yanıt vermesine yardımcı olabilir. Esnek olmak, modelin verdiği yanıtlara adaptif bir yaklaşım sergilemek ve gerekirse sorularınızı farklı şekillerde yeniden formüle etmek anlamına gelir. Bu, daha alakalı ve tatmin edici yanıtlar elde etmenize yardımcı olabilir. 12 - Araştırma Yapın Özellikle belirli bir konu hakkında bilgi istiyorsanız, kendi araştırmanızı yapmak ve bu bilgiyi sorunuzu oluştururken kullanmak, daha alakalı ve doğru yanıtlar almanıza yardımcı olabilir. 12 - Araştırma Yapın Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Fotosentez nedir?" Neden Yanlış: Eğer zaten fotosentez hakkında bazı temel bilgilere sahipseniz, bu soru çok genel olabilir ve öğrenmek istediğiniz özel bilgileri kapsamayabilir. Bu durumda, daha derin veya özel bilgiler sormak daha etkili olabilir. 12 - Araştırma Yapın Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Fotosentez sürecinde ışığın rolü ve klorofilin işlevi nedir?" Neden Doğru: Bu soru, önceden yapılmış araştırmaya dayanarak daha spesifik ve derinlemesine bilgi talep ediyor. Fotosentezin genel anlamını biliyorsanız, bu tür daha detaylı sorular daha bilgilendirici yanıtlar almanıza yardımcı olabilir. Araştırma yapmak ve öğrenmek istediğiniz konu hakkında önceden bilgi edinmek, sorularınızı daha hedeflenmiş ve bilgilendirici yapabilir. Bu, modelin daha alakalı ve derinlemesine yanıtlar vermesini sağlar. 13 - Açıklayıcı Olun Bir konu hakkında önceden bilgi sahibi değilseniz, bunu belirtmek ve modelden açıklayıcı bilgi istemek yararlı olabilir. 13 - Açıklayıcı Olun Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Kuantum bilgisayarları hakkında ne düşünüyorsun?" Neden Yanlış: Eğer kuantum bilgisayarları hakkında hiçbir bilginiz yoksa, bu tür genel bir soru, konunun karmaşıklığı ve teknik doğası nedeniyle anlamsız veya yetersiz yanıtlar almanıza neden olabilir. Ayrıca, bu soru modelin size kuantum bilgisayarlarının temellerini açıklamasını sağlamayabilir. 13 - Açıklayıcı Olun Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Kuantum bilgisayarlarının temel prensipleri nelerdir ve bu teknoloji klasik bilgisayarlardan nasıl farklıdır?" Neden Doğru: Bu soru, özellikle kuantum bilgisayarları hakkında temel bilgiye ihtiyacınız olduğunu belirtiyor ve modelden bu konuda açıklayıcı bilgi sağlamasını istiyor. Bu yaklaşım, konunun temel yönlerini anlamanıza yardımcı olacak daha net ve anlaşılır bilgiler almanızı sağlar. 14 - Öznel Değerlendirmelerden Kaçının Sorularınızda öznel yargılar veya varsayımlar yerine objektif ifadeler kullanın. Öznel yargılar, yanıtın tarafsızlığını ve doğruluğunu etkileyebilir. Örneğin, "Neden herkes şu teknolojiyi kullanıyor?" yerine "Bu teknolojinin popülerlik kazanmasının nedenleri nelerdir?" demek daha objektif bir yaklaşım olur. 14 - Öznel Değerlendirmelerden Kaçının Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "Neden herkes akıllı telefonlara bu kadar bağımlı?" Neden Yanlış: Bu soru, herkesin akıllı telefonlara bağımlı olduğu yönünde bir önyargı içerir. Bu, öznel bir değerlendirme olup, yanıtın tarafsızlığını ve genel geçerliğini etkileyebilir. 14 - Öznel Değerlendirmelerden Kaçının Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Akıllı telefon kullanımının yaygınlaşmasının temel nedenleri nelerdir?" Neden Doğru: Bu soru, objektif bir yaklaşım sergiler ve akıllı telefon kullanımının yaygınlaşmasının nedenlerini tarafsız bir şekilde sorgular. Bu, daha kapsamlı ve dengeli bir yanıt almanızı sağlar. Öznel değerlendirmelerden kaçınmak, yanıtların daha tarafsız ve gerçeklere dayalı olmasını sağlar. Bu, özellikle hassas veya çok yorumlanabilir konular söz konusu olduğunda önemlidir. 15 - Çok Geniş Konulardan Kaçının Çok geniş ve kapsamlı konular, modelin odaklanmasını ve spesifik yanıtlar vermesini zorlaştırabilir. Örneğin, "Evrenin anlamı nedir?" gibi filozofik veya çok genel sorular yerine, daha dar ve spesifik konulara yönelmek, daha anlamlı ve kullanışlı yanıtlar almanızı sağlayabilir. 15 - Çok Geniş Konulardan Kaçının Yanlış Kullanım Örneği: Soru: "İnsanlık tarihinin en önemli olayı nedir?" Neden Yanlış: Bu soru, son derece geniş ve subjektif bir konuyu ele alıyor. İnsanlık tarihi boyunca sayısız önemli olay olmuş ve farklı insanlar için farklı olaylar önemli olabilir. Bu tür bir soru, genellikle çok genel veya çeşitli yanıtlar almanıza neden olur ve spesifik bir bilgi sağlamaz. 15 - Çok Geniş Konulardan Kaçının Doğru Kullanım Örneği: Soru: "Sanayi Devrimi'nin modern ekonomi üzerindeki etkileri nelerdir?" Neden Doğru: Bu soru, daha spesifik ve odaklı bir konuya yöneliyor: Sanayi Devrimi'nin modern ekonomiye etkileri. Bu tür bir soru, daha belirgin ve açıklayıcı yanıtlar almaya yardımcı olur ve modelin odaklanmasını kolaylaştırır. Çok geniş konulardan kaçınmak, alacağınız yanıtların daha spesifik, anlamlı ve kullanışlı olmasını sağlar. Odaklı sorular sormak, modelin verimli ve doğru bilgi sağlamasına yardımcı olur.