Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Kurumsal yapay zeka uygulamalarında başarısızlığın bir numaralı nedeni 'kötü cümle kurmak' değil, modele görevi çözmesi için gereken doğru bağlamın (context) verilmemesi ya da tam tersine modelin alakasız doküman yığınlarıyla boğulmasıdır. Context Engineering, modelin karar anında gördüğü tüm bilgi ekosistemini (sistem kuralları, kurumsal belgeler, geçmiş hafıza, örnekler ve araç çıktıları) tasarlama disiplinidir.
Bu eğitimde katılımcılar; context window sınırlarını, 'lost-in-the-middle' ve 'context rot' (bağlam çürümesi) etkilerini, sinyal/gürültü oranını optimize etmeyi ve kurumsal görevler için doğru bağlam paketleme mimarisini uygulamalı olarak öğrenir.
Kimler Katılmalı?
- Kurum içi AI asistanları, bilgi tabanları ve karmaşık iş akışları tasarlayan iş analistleri, ürün sahipleri ve uzmanlar
- Büyük doküman setleri, müşteri geçmişi veya çoklu veri kaynaklarıyla çalışan operasyon ve strateji ekipleri
- Prompt yazımının ötesine geçip kurumsal AI sistemlerinin bilgi mimarisini kurgulamak isteyen profesyoneller
- Temel prompt mühendisliği bilgisi önerilir
Kazanımlar
- Prompt Engineering (talimat yazımı) ile Context Engineering (bilgi ortamı tasarımı) arasındaki tamamlayıcı farkı uygulamak
- Modelin dikkat mekanizmasını bozan bağlam kirliliğini (context pollution) ve ortada kaybolma (lost-in-the-middle) etkisini önlemek
- Bir görev için gerekli olan minimum ve yeterli bilgi setini (Minimum Viable Context) belirleyip bütçelemek
- Ham dokümanları, tabloları ve geçmiş konuşmaları LLM dostu yapısal formatlara (Markdown, XML, özet katmanları) dönüştürmek
- Statik referans bilgisi, dinamik görev verisi ve oturum hafızasını birleştiren kurumsal bir context toplama modeli tasarlamak
Konular
Prompt Engineering'den Context Engineering'e Geçiş
- Context nedir? Talimatlar, kurumsal bilgi (RAG/dokümanlar), few-shot örnekler, sohbet geçmişi ve araç çıktılarının bütünü
- 'Context window 1 milyon token oldu, her şeyi yapıştıralım' yanılgısı: Maliyet, hız ve kalite düşüşü (context rot)
- Minimum Viable Context (MVC): Modelin görevi hatasız yapması için bilmesi gereken en az ve en öz bilgi nedir?
Context Window Dinamikleri ve Dikkat (Attention) Yönetimi
- Lost-in-the-Middle etkisi: Uzun bağlamlarda başlangıç, orta ve son kısımların hatırlanma oranları
- Bağlam kirliliği (context poisoning/distraction): Eski veya çelişkili bir bilginin tüm yanıtı bozması
- Kritik kuralları ve soruyu bağlamın en etkili noktalarına (primacy & recency) yerleştirme stratejileri
Bağlam Yapılandırma, Sıkıştırma ve Paketleme Teknikleri
- Ham dokümanları modele vermeden önce temizleme, bölümleme ve üst veri (metadata: tarih, kaynak, geçerlilik) ekleme
- XML etiketleri (document, policy, example blokları) ve Markdown hiyerarşisi ile bağlam sınırlarını çizme
- Uzun geçmişleri ve raporları bilgi kaybı olmadan özetleyerek (context compaction) çalışma belleğini taze tutma
Kurumsal Context Toplama ve Sınırlandırma Atölyesi
- Statik bağlam (sabit şirket kuralları) ile dinamik bağlamı (o anki müşteri/dosya verisi) ayırma mimarisi
- Çelişen dokümanlar (ör. eski prosedür vs. yeni duyuru) aynı bağlama girdiğinde öncelik kuralı tanımlama
- Atölye: Bir departman süreci için 'Context Toplama, Paketleme ve Sınırlandırma Modeli' tasarlama
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Kurum içi politika, prosedür, wiki ve bilgi tabanlarını yapay zeka asistanları ve RAG sistemleri için temizleme, yapılandırma, tek doğru kaynak (SSOT) haline getirme ve yönetme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Yüzlerce sayfalık sözleşme, ihale şartnamesi, mevzuat, faaliyet raporu ve teknik kılavuzları büyük context window'lu LLM'ler ile bilgi kaybetmeden analiz etme ve sorgulama eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
SWOT, PESTEL, Porter 5 Güç, kök neden analizi (5 Neden), senaryo planlama ve karşıt hipotez (red-team) çerçevelerini prompt yapısına dönüştürerek derin stratejik analiz üretme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Kurumsal prompt ve AI iş akışlarını 'göz kararı' kontrol etmek yerine altın test setleri (golden dataset), değerlendirme rubrikleri, LLM-as-a-Judge ve A/B testleriyle ölçme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Departmanlar genelinde yüksek performanslı prompt şablonlarını standartlaştırma, kategorize etme, versiyonlama ve yaşayan bir kurumsal prompt kütüphanesine dönüştürme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Kurumsal yapay zeka asistanlarını ve iş akışlarını doğrudan/dolaylı prompt injection, jailbreak, sistem talimatı sızıntısı ve zararlı çıktılara karşı koruma ve red-teaming yapma eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
Bizimle iletişime geçin
