[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-prompt-compression::tr":3,"gloss-cluster-prompt-compression::tr":20,"gloss-next-prompt-compression::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"prompt-compression","prompt-eng","Prompt Sıkıştırma","Prompt sıkıştırma, modelin görevi doğru şekilde tamamlaması için gerçekten gerekli olan bilgiyi korurken -özetleme, gereksizlik giderme, yapısal basitleştirme veya özel sıkıştırma algoritmaları aracılığıyla- bir promptun token sayısını azaltma pratiğidir. Uygulamalar büyük bağlamlara (uzun konuşma geçmişleri, RAG ile geri getirilen belgeler, kapsamlı az-atış örnekleri) giderek daha fazla dayandıkça bu, giderek daha önemli bir üretim meselesi haline gelmiştir, çünkü bir prompttaki her token her API çağrısında doğrudan paraya mal olur ve gecikme ekler; ayrıca gereksiz yere uzun promptlar, bağlam doldurma sorununa göre, doğruluğa yardım etmek yerine aktif olarak zarar bile verebilir. Sıkıştırma yaklaşımları basitten sofistikeye kadar değişir: manuel budama (gereksiz talimatları kaldırmak, ayrıntılı örnekleri temel kalıplarına indirmek, uzun konuşma geçmişini her önceki mesajı harfiyen yeniden göndermek yerine devam eden bir özete dönüştürmek); otomatik özetleme (uzun bir belgeyi veya bağlam bloğunu ana prompta dahil edilmeden önce daha ucuz, daha hızlı bir model kullanarak daha kısa bir sürüme sıkıştırmak, bazen bir map-reduce zincirinde \"map\" adımı olarak adlandırılır); ve özel prompt sıkıştırma araştırma teknikleri ve araçları (örneğin Microsoft'un LLMLingua'sı) hedef modelin görevi tamamlama becerisine en az katkıda bulunan tokenleri tanımlamak ve kaldırmak için daha küçük bir model kullanır, kıyaslama görevlerinde minimal doğruluk kaybıyla önemli sıkıştırma oranları elde eder. İlgili ve giderek önem kazanan tamamlayıcı bir teknik, büyük sağlayıcıların (Anthropic, OpenAI) sunduğu prompt önbellekleme (prompt caching)'dir; bu, token sayısını azaltmaz ama statik bir prompt önekinin (uzun bir sistem promptu, büyük bir referans belgesi) işlenmesini tekrarlanan çağrılar boyunca önbelleğe alır, önbelleğe alınan kısmın ilk çağrıdan sonraki her çağrıda maliyetini ve gecikmesini çarpıcı şekilde düşürür -sıkıştırmadan (ham bilgi yoğunluğu) farklı bir kaldıraçtır (yeniden işleme maliyeti\u002Fhızı) ve ikisi genellikle birlikte kullanılır. SaaS geliştiricileri için prompt sıkıştırma ve önbellekleme, bir yapay zeka özelliği anlamlı üretim hacmine ulaştığında öncelik haline gelir; burada bir token sayısı azalması ölçekte doğrudan orantılı maliyet tasarrufuna dönüşür ve daha hızlı bir yanıt süresi gerçek bir ürün kalitesi farklılaştırıcısıdır. Somut örnek: her tek prompt çağrısına 8.000 tokenlik tüm bir stil kılavuzu belgesini dahil eden bir yapay zeka kodlama asistanı, stil kılavuzunun ana kurallarının sıkıştırılmış 800 tokenlik bir özetine geçer (bir özetleme promptu ile bir kez üretilir, ardından önbelleğe alınır), artı bu özet bloğunda prompt önbellekleme kullanır böylece her mesajda değil her oturumda yalnızca bir kez tamamen yeniden işlenir -her çağrının bu kısmının maliyetini birleşik olarak kabaca %90 düşürür, asistanın stil kılavuzunun ana kurallarına uyumunda değerlendirme kümelerinde ölçülebilir bir düşüş olmadan.","Prompt sıkıştırma, modelin ihtiyaç duyduğu bilgiyi korurken özetleme, budama veya özel araçlarla bir promptun token sayısını kısaltır.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"context-stuffing","Bağlam Doldurma (Context Stuffing)",{"slug":15,"name":16},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":18,"name":19},"prompt-caching","Prompt Önbellekleme",[21,25,28,31,35,38,41,44,45,48,51,54],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"automatic-prompt-optimization","Otomatik Komut Optimizasyonu",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"chain-of-density","Yoğunluk Zinciri (CoD)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-Thought Prompting (Düşünce Zinciri İstemi)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":24},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":34},"chunking","Chunking (Parçalama)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":34},"constrained-decoding","Kısıtlanmış Çözümleme (Constrained Decoding)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":34},{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"delimiter","Ayırıcı (Delimiter)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":24},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"few-shot-prompting","Few-Shot Prompting (Az Örnekli İstem)"]