Few-shot Prompt Nasıl Yazılır? Örneklerle AI Yönlendirme

Few-shot prompting, AI’a örnekler vererek “bu pattern’i takip et” demektir. Doğru yapılınca zero-shot’a göre çok daha tutarlı sonuç verir. Bu rehberde nasıl yazılır, kaç örnek, hangi formatta — hepsi var.

Few-shot Nedir?

Görev tanımı
Örnek 1: girdi → çıktı
Örnek 2: girdi → çıktı
Örnek 3: girdi → çıktı
Yeni girdi: ? (model çıktı verir)

Ne Zaman Few-shot?

✅ İyi:

• Tutarlı format/stil gerekli
• Yapısal çıktı (JSON, tablo, kategorize)
• Belirli bir tarz/ton aktarımı
• Domain-spesifik terminoloji
• Belirsiz görev tanımı

❌ Gereksiz:

• Tek satır cevap
• Genel sohbet
• Hızlı sorgu

Örnek 1: Yorum Sınıflandırma

E-ticaret müşteri yorumlarını şu kategorilere ayır: [KALITE, KARGO, FIYAT, MUSTERI_HIZMETLERI, GENEL]

Örnek 1:
Yorum: "Ürün 2 günde geldi, çok hızlı!"
Kategori: KARGO

Örnek 2:
Yorum: "Bu fiyata bu kalite olmaz."
Kategori: FIYAT

Örnek 3:
Yorum: "Müşteri hizmetleri çok yardımcı oldu."
Kategori: MUSTERI_HIZMETLERI

Şimdi sen sınıflandır:
Yorum: "Çok memnunum, tavsiye ederim."
Kategori:

Örnek 2: Format Dönüştürme

Aşağıdaki ham notları profesyonel toplantı özetine dönüştür.

Örnek 1:
Ham not: "X projesi geç. Y yapacak. Pazartesi review."
Özet: 
**Proje Durumu**: X projesi gecikme yaşıyor.
**Sorumluluk**: Y atandı.
**Sonraki Adım**: Pazartesi review toplantısı planlandı.

Örnek 2:
Ham not: "Bütçe %15 aşıldı. CFO ile konuşulacak."
Özet:
**Mali Durum**: Bütçe %15 aşıldı.
**Sorumluluk**: CFO ile görüşme yapılacak.
**Sonraki Adım**: Ek bütçe veya kısıtlama planı.

Şimdi sen yap:
Ham not: "Müşteri toplantısı iptal. Reschedule lazım."
Özet:

Örnek 3: Tarz Aktarımı

Aşağıdaki standart cümleleri benim yazı tarzıma çevir.

Örnek 1:
Standart: "Yapay zeka iş hayatımızı dönüştürüyor."
Benim tarzım: "Yapay zekayı kullanmıyorsanız 2026'da geride kalırsınız. Olay bu kadar net."

Örnek 2:
Standart: "ChatGPT karmaşık görevleri kolaylaştırır."
Benim tarzım: "ChatGPT'yi tanımak demek 4 saatlik işi 30 dakikaya indirmektir. Test et, ikna ol."

Örnek 3:
Standart: "Prompt yazma önemli bir beceridir."
Benim tarzım: "Prompt yazımı 2026'nın Excel'idir. Bilenle bilmeyenin verimlilik farkı uçuruma dönecek."

Şimdi sen çevir:
Standart: "AI ile içerik üretimi hızlanır."
Benim tarzım:

İyi Few-shot Örnek Seçim Kuralları

1. Çeşitlilik

Örnekler farklı senaryoları kapsasın. Hepsi aynı tür olmasın.

❌ Kötü:

Yorum: "Süper kargo!"
Yorum: "Hızlı kargo!"
Yorum: "Hemen geldi!"

✅ İyi:

Yorum: "Süper kargo!" → KARGO
Yorum: "Ucuz fiyat" → FIYAT
Yorum: "İade kolay oldu" → MUSTERI_HIZMETLERI

2. Edge Case’ler

Modelin atlama yapacağı durumları ekle:

Yorum: "Beklediğim gibi değildi, ama iade kabul ettiler." → MUSTERI_HIZMETLERI (öne çıkan)

Bu örnek “karışık” durumun nasıl ele alınacağını öğretir.

3. Format Tutarlılığı

Her örnek aynı yapıda olmalı.

❌ Tutarsız:

Örnek 1: input -> output
Örnek 2: 
input: ...
output: ...

✅ Tutarlı:

Örnek 1:
Girdi: ...
Çıktı: ...

Örnek 2:
Girdi: ...
Çıktı: ...

4. Açık Etiket

Hangi kısmın girdi, hangi kısmın çıktı olduğu net olmalı.

Kaç Örnek?

Görev	Örnek sayısı
Basit sınıflandırma	3-5
Format dönüşümü	2-4
Tarz aktarımı	3-5
Edge case’li görev	5-8
Karmaşık akıl yürütme	3-5 + CoT

Genelde 3 yüksek kaliteli örnek > 10 ortalama örnek.

Few-shot + CoT (Chain-of-Thought) Kombinasyonu

Karmaşık görevlerde few-shot ile chain-of-thought birleştir:

Örnek 1:
Soru: "Mağazada 24 elma vardı. 3 kişi 4'er elma aldı. Kaç kaldı?"
Düşünelim: 3 kişi 4'er elma = 12 elma satıldı. 24 - 12 = 12.
Cevap: 12

Soru: "Bir sınıfta 32 öğrenci vardı. 5 gruba ayrıldılar, her grupta 6 öğrenci. Geriye kaç öğrenci kaldı?"

Yaygın Hatalar

1. Yanlış örnek: 1 yanlış örnek tüm tahminleri saptırır
2. Çok az çeşit: 3 aynı kategorideki örnek = sadece o kategori için işe yarar
3. Format tutarsız: Model karışır
4. Aşırı uzun örnek: Token israfı + dikkat dağılması
5. Etiket sızıntısı: “Cevap kategorisi: bu kolay bir KARGO örneği” gibi

Pro İpucu: Dinamik Few-shot

Veritabanında onlarca örnek varsa, kullanıcının sorgusuna en yakın 3 örneği embedding ile bulup few-shot’a koyabilirsiniz. RAG’in basit hali.

Sonraki Adımlar

• Chain-of-Thought Prompt Teknikleri
• Sistem Prompt Yazma Rehberi
• Few-shot Zero-shot Nedir? — Sözlük
• ROL-GÖREV-BAĞLAM-FORMAT Formülü

Özet

Few-shot prompting, AI’a “buna benzer şekilde yap” demenin yoludur. 3-5 çeşitli, kaliteli, tutarlı formatta örnek çoğu görevde mükemmel. Daha fazla örnek diminishing returns. Tutarlılık ve yapısal çıktı için en güçlü prompt tekniklerinden biri.