[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-chain-of-density::tr":3,"gloss-cluster-chain-of-density::tr":23,"gloss-next-chain-of-density::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"chain-of-density","prompt-eng","Yoğunluk Zinciri (CoD)","Chain of Density (CoD, yoğunluk zinciri), sabit bir uzunlukta birkaç taslak turuyla yoğun, bilgi bakımından zengin bir özet üreten bir özetleme yönlendirme tekniğidir. Adams vd. (2023) tarafından tanıtılan yöntem şöyle işler: model önce başlangıçta oldukça seyrek bir özet yazar, sonra onu tekrar tekrar yeniden yazar — her turda önceki sürümde eksik olan önemli varlıkları belirleyip özeti uzatmadan içine örer. Yeni gerçekleri aynı sözcük bütçesine sığdırmak için tümceleri kaynaştırır, dolgu sözcükleri atar ve sıkıştırır; böylece her cümlesi çok daha fazlasını barındıran özetler çıkar. Önemlidir çünkü naif 'bunu özetle' komutları belirsiz olmaya ve bariz olanı öne çıkarmaya eğilimliyken, CoD ayrıntıların kapsanmasını zorlar. Özet akışları, sürüm notları ya da belge önizlemeleri yapan geliştiriciler için, genel değil doyurucu hissettiren özetlerin reçetesidir. Uyarılar: fazla ileri götürülürse yoğunluk okunabilirliği zedeler ve sıkışık bir varlık listesi gibi okunabilir — bu yüzden tur sayısını sınırlayın (özgün çalışma beş kullandı) ve kapsam ile akıcılığı en iyi dengeleyen taslağı seçin.","Chain of Density, bir özeti sabit uzunlukta birkaç kez yeniden yazar ve her turda eksik varlıkları ekler: şişirilmiş genellemeler yerine yoğun bilgi.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)",{"slug":15,"name":16},"prompt-chaining","Prompt Chaining (Prompt Zincirleme)",{"slug":18,"name":19},"self-refine","Self-Refine",{"slug":21,"name":22},"summarization","Özetleme (Summarization)",[24,28,31,33,36,39,42,45,48,51,54,57],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":32},"2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":27},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":32},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":32},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":32},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":32},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":27},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":27},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":32},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":27},"generated-knowledge-prompting","Generated Knowledge Prompting"]