5 Ekim 2026
Chain-of-Thought (CoT), bazı model ve görevlerde ara problem çözme adımlarından yararlanan bir araştırma ve prompting yaklaşımıdır. Her modele veya soruya uygulanabilecek sihirli bir komut değildir; doğruluk artışı için evrensel bir yüzde vermek doğru olmaz. Sonuç; model, görev, veri ve değerlendirme yöntemine bağlıdır. Reasoning modellerinde açıkça “adım adım düşün” demek gereksiz olabilir, hatta performansı düşürebilir; önce kısa ve doğrudan talimatı test edin. OpenAI reasoning yönergeleri model ailesine göre prompt yaklaşımının değiştiğini açıklar.
1. Standart İstem vs Chain-of-Thought (Düşünce Zinciri)
[Yetersiz tanımlı istem]:
Soru: "Bir sitede 10.000 sayfa var, 2.000'i 404, kalanların %10'u noindex. Google kaç sayfa indeksler?"
Model: "8.000 sayfa indeksler." (YANLIŞ! Noindex'i düştü ama mantığı kuramadı).
[Daha açık görev tanımı]:
İstem: "Verilen varsayımlar altında sayıyı hesapla. 404 ve noindex gruplarının
çakışmadığını varsay; formülü ve sonucu kısa biçimde göster."
Kontrol: 10.000 - 2.000 = 8.000; 8.000 x (1 - 0,10) = 7.200.
Bağımsız doğrulama: Varsayımı ve aritmetiği kontrol et; bu hesap Google'ın
gerçekten indeksleyeceği sayfa sayısını göstermez.2. 3 Temel CoT Yöntemi ve Uygulama Şablonları
| CoT Yöntemi | Nasıl Çalışır? | Örnek İstem Cümlesi |
|---|---|---|
| 1. Zero-shot istem | Örnek vermeden, hedefi ve kısıtları açıkça tanımlar. | ”URL değişikliklerini eski-yeni eşleşme, gerekçe ve doğrulama adımıyla tabloya dök; kanıt yoksa unknown yaz.” |
| 2. Few-shot örnek | Çıktı biçimi veya sınıflandırma tutarsızsa temsilî girdi-çıktı örnekleri ekler. | Önce beklenen etiket ve gerekçeyi içeren az sayıda, doğru örnek ver; sonra ayrı bir test kümesinde değerlendir. |
| 3. Problem ayrıştırma | Büyük görevi denetlenebilir alt görevlere böler; her aşama için girdi ve kabul ölçütü belirler. | ”Önce mevcut URL’leri envantere al; sonra niyet ve kanıtı eşle; en son öneriyi kaynak ve riskle raporla.” |
3. Teknik SEO’da denetlenebilir istem örneği
Sen uzman bir teknik SEO mimarisisin.
Aşağıdaki URL yeniden yapılandırmasını denetle. Gizli iç akıl yürütme istemek yerine kısa karar özeti, açık varsayımlar, eşleşme tablosu ve doğrulama testlerini ver. Bilinmeyenleri uydurma:
Eski URL Yapısı: /kategori/alt-kategori/urun-adi-p-12345.html
Yeni URL Yapısı: /urun-adi/
Adımlar:
1. Regex ile ID ve slug parçalarını izole et.
2. Olası çakışma (Duplicate Slug) risklerini listele.
3. Nginx tek adımlı 301 yönlendirme bloğunu yaz.Sıkça Sorulan Sorular
Reasoning modellerine “adım adım düşün” demek gerekir mi?
Her zaman değil. Model sağlayıcısının güncel prompt rehberini izleyin; reasoning modeli zaten içsel akıl yürütme için tasarlandıysa kısa ve açık hedef verip sonucu değerlendirin. Bazı diğer model ve görevlerde adımlara ayırma faydalı olabilir; bunu kendi test kümenizle ölçün.
Ara adımları istemek token maliyetini artırır mı?
Yanıt uzarsa token ve gecikme artabilir. Ancak görünür açıklama, modelin gerçek iç sürecinin eksiksiz kaydı veya doğruluk kanıtı değildir. Yalnızca karar için gerekli kısa gerekçe, kaynak ve kontrol sonucunu isteyin.
Stratejik Sonuç
Açıklamalı bir yanıtı matematiksel doğruluk kanıtı saymayın. Sonucu bağımsız kontrollerle sınayın; değerlendirme kaydında doğru cevap, biçim uyumu ve başarısız örnekleri ayrı tutun.
İlgili Yazılar
- Yapay Zeka Mühendisliği (AI Engineering) ve LLM Geliştirme Rehberi
- Görünmez Yapay Zekâ Filigranları ve C2PA Standartları
- E-Ticarette Yapay Zeka Uygulamaları: Görsel Arama, Chatbot ve Dinamik Öneriler
- E-Posta Pazarlamasında Yapay Zeka: Kişiselleştirme ve Tahmine Dayalı Gönderim
- Yapay Zeka Destekli En İyi 5 Sunum Hazırlama Aracı (Gamma, Tome)