Parçalı Promptlama ile Uzun Doküman Özetleme Teknikleri

Parçalı Promptlama Nedir?

Parçalı promptlama, uzun dokümanları bölümlere ayırıp her bir parçayı ayrı ayrı işleyerek daha doğru, tutarlı ve detaylı özetler oluşturmayı sağlayan gelişmiş bir yapay zekâ tekniğidir. 100+ sayfalık raporlar, akademik araştırmalar, teknik dökümanlar, kullanım kılavuzları veya regülasyon metinleri gibi büyük hacimli içeriklerde en verimli yöntemlerden biridir. Bu yaklaşım sayesinde model hem bağlamı korur hem de geniş içeriklerde ortaya çıkan anlam kayıplarını en aza indirir.

Neden Parçalı Promptlama Gerekli?

Büyük dil modelleri genellikle belirli bir token sınırıyla çalışır. Örneğin 80.000 veya 200.000 tokenlık modeller olsa bile, 100+ sayfalık bir metni tek seferde işlemek çıktının doğruluğunu ve bütünlüğünü olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle içerik bölünerek işlenmeli, ardından yeniden birleştirilmelidir. Parçalı promptlama tam da bu ihtiyaca çözüm sunar.

Ayrıca doğru prompt yazımı konusunda kapsamlı temeller edinmek için ChatGPT prompt nasıl yazılır? içeriği, bu yöntemle birlikte önemli bir rehber niteliğindedir. Çok daha gelişmiş iş akışları ve rol dağılımı için ise multi-agent prompting yaklaşımı parçalı promptlama süreçlerine ek değer sağlar. Ek olarak, parçalama sırasında oluşabilecek bağlam kaybı ve model hatalarını azaltmak için AI hallusinasyonlarını azaltan çerçeveler de önemli bir kontrol mekanizması oluşturur.

Parçalı Promptlama Süreci Nasıl İşler?

1. Dokümanı Mantıksal Bölümlere Ayırma

İlk adım dokümanı rastgele bölmek değil, mantıksal yapısına göre parçalamaktır. Bu parçalara örnekler:

• Bölümler (chapter–section)
• Konu başlıkları
• Giriş–gelişme–sonuç yapısı

Bu adım, modelin her bölümü bağlam içinde değerlendirmesini sağlar.

2. Parça Bazında Özetleme Prompt’u Oluşturma

Aşağıdaki gibi bir çerçeve kullanılabilir:

"Bu metin büyük bir dokümanın bir bölümüdür.  
Görevin:  
1. Metni anlam kaybı olmadan özetle  
2. Önemli kavramları çıkar  
3. Bu bölümün diğer bölümlere katkısını açıklayarak bağlamı tanımla"

Bu aşama parçalı promptlama sürecinin en kritik kısmıdır. Net talimatlar modelin doğruluk oranını artırır.

3. Özetlerin Tutarlılık Kontrolü

Her bir parça özetlendikten sonra modelden şu tür bir doğrulama istenebilir:

"Önceki bölüm özetleriyle çelişen herhangi bir ifade var mı?  
Varsa düzelt ve gerekçeni açıkla."

Böylece parçalar arasında tutarlılık sağlanır.

4. Ana Özetin Oluşturulması

Tüm bölümler özetlendikten sonra modelden şu yönergeyle ana birleştirme yapılır:

"Bu özetlerin tümünü kullanarak  
- Tek bir bütünleştirilmiş ana özet oluştur  
- Temaları birleştir  
- Dokümanın genel anlatısını koru  
- Kritiklik derecesi yüksek bölümlere öncelik ver"

5. Derin Analiz veya Stil Dönüşümü (Opsiyonel)

Modelden şu görevler istenebilir:

• Özetin kurumsal stil dönüşümü
• Bilimsel formatlama
• Başlıklandırma veya bullet point yapısı oluşturma
• Veri veya kavram çıkarımı

Parçalı Promptlama Örnek Çalışma Akışı

1. Metni 5 Mantıksal Bloka Bölün

Her blok 3.000–5.000 kelime arası olabilir. Bu sınır, bağlam korumasını güçlendirir.

2. Her Blok İçin Standart Özet Prompt’u Kullan

Aşağıdaki standart çerçeve önerilir:

"Burası Bölüm X.  
- Temel argümanları çıkar  
- Yazarın amacını tanımla  
- Kavramlar arası ilişkiyi açıkla  
- Bu bölümün genel dokümana etkisini belirt"

3. Son Aşamada Master Özet Üret

Master özet, tüm özetleri yeniden sentezleyen ve dokümanın tamamını tek bir anlatıda birleştiren aşamadır.

Bu Yöntem Neden Hataları Azaltır?

Parçalı promptlama yalnızca özetleme için değil, AI hatalarını azaltma için de güçlü bir yöntemdir. Uzun içeriklerde modelin bağlam kaybı yaşaması veya yanlış genellemeler yapması kaçınılmazdır. Parçalama; bağlamı küçültür, kontrolü artırır ve her parçayı doğrulama fırsatı verir.

Ayrıca AI araştırmaları, doğrulama döngüleri ve parçalı akışlarla çalışan modellerin hatalı bilgi üretme oranının %30+ oranında azaldığını gösteriyor. Bu alanda resmi kaynaklardan biri de OpenAI’nin teknik kılavuzlarıdır:
OpenAI Documentation

Parçalı Promptlamada Dikkat Edilmesi Gerekenler

• Her parçanın mantıksal sınırlarla ayrılması
• Özetlerde fazlalık değil öz odaklı bilgi tutulması
• Parça geçişlerinde tutarlılık kontrolü
• Modelin her parça için aynı stil ve formatta çalışması
• Gerekirse multi-agent yapı ile rol dağılımı yapılması

Gelişmiş Teknikler

1. Çok Katmanlı Özetleme (Layered Summarization)

Her parça için önce kısa özet → sonra detaylı özet → ardından ana özet gibi çok katmanlı bir yapı uygulanabilir.

2. Hybrid Chunking

Doküman önce konu bazlı, ardından uzunluk bazlı olarak iki kez bölünür. Bu yöntem karmaşık içeriklerde daha iyi sonuç verir.

3. Rol Tabanlı Parçalama

Multi-agent prompting tekniği kullanılarak biri analist, biri editör, biri doğrulayıcı gibi farklı roller yaratılır. Bu yöntem özellikle kurumsal raporlarda daha yüksek doğruluk sağlar.

4. Hallusinasyon Azaltıcı Kontrol Adımları

CRISP veya STEP çerçeveleri parçalı promptlama ile birlikte uygulanarak çıktılar çok daha güvenilir hale getirilebilir.

Bu tarz çerçevelerin örnekleri için Google AI’ın teknik çalışmalarına da göz atabilirsiniz:
Google AI

Sonuç: Uzun Dokümanlarda En Verimli Yaklaşım

100+ sayfalık uzun dokümanları özetlemek için en etkili yöntemlerden biri parçalı promptlama tekniğidir. Bu yaklaşım, hem uzun içeriklerde ortaya çıkan bağlam kayıplarını önler hem de özetlerin doğruluk ve tutarlılık düzeyini yükseltir. Özellikle kurumsal raporlar, akademik çalışmalar ve teknik kılavuzlarda bu yöntem, çağdaş yapay zekâ teknolojilerinin sunduğu en verimli çalışma akışlarından biridir.

Bu içerikte neler öğrendik?

• Parçalı promptlama tekniğinin temellerini
• 100+ sayfalık dokümanlar için ideal iş akışını
• Hata azaltıcı doğrulama mekanizmalarını
• Gelişmiş özetleme tekniklerinin kullanım alanlarını