Generated Knowledge Prompting

Generated knowledge (üretilmiş bilgi) yönlendirmesi iki adımlı bir kalıptır: önce modele soruyla ilgili gerçekleri ya da arka plan bilgisini ürettirir, sonra bu kendi ürettiği bilgiyi bağlam olarak geri verip nihai yanıtı istersiniz. Liu vd. (2022) tarafından önerilen yöntem, modelin "bildiği" ama tek seferde güvenilir biçimde ortaya koyamadığı sağduyu ya da dünya bilgisi gerektiren görevler için tasarlandı. Bilgiyi önce açıkça ortaya koymak, asıl akıl yürütme için daha sağlam bir zemin sağlar. SaaS geliştiricileri için, arayacak harici bir kaynağınız yokken retrieval'a hafif bir alternatiftir: RAG yerine modelin kendi örtük bilgisini bir ara adım olarak açığa çıkarırsınız. Örnek kalıp: "X'i yanıtlamakla ilgili 3-5 temel gerçeği listele" → ardından "Bu gerçekleri kullanarak X'i yanıtla." Bariz risk, üretilen bilginin kendisinin yanlış olabilmesidir — güvenilir bir kaynağa dayandırmıyorsunuz. Bu yüzden olgusal doğruluk kritikse retrieval'ın yerini almaz, onu tamamlar; en iyi de doğrulanmış kaynaklardan çok makul bağlamın yardımcı olduğu akıl yürütmelerde çalışır.