{"id":34976,"date":"2025-11-24T09:31:22","date_gmt":"2025-11-24T06:31:22","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/"},"modified":"2025-11-24T09:31:22","modified_gmt":"2025-11-24T06:31:22","slug":"ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/","title":{"rendered":"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131"},"content":{"rendered":"<p><body><\/p>\n<style>\n    body {\n        font-family: 'Segoe UI', Arial, sans-serif;\n        line-height: 1.7;\n        color: #333;\n        margin: 0 auto;\n        padding: 20px;\n        max-width: 850px;\n        background-color: #fcfcfc;\n    }\n    h2, h3 {\n        color: #2c3e50;\n        margin-top: 35px;\n        margin-bottom: 18px;\n        padding-bottom: 5px;\n        border-bottom: 1px solid #eee;\n    }\n    h2 {\n        font-size: 1.8em;\n    }\n    h3 {\n        font-size: 1.4em;\n    }\n    p {\n        margin-bottom: 18px;\n    }\n    pre {\n        background-color: #e8f4f8;\n        padding: 18px;\n        border-radius: 8px;\n        overflow-x: auto;\n        margin-bottom: 25px;\n        border: 1px solid #b3e5fc;\n    }\n    code {\n        font-family: 'Consolas', 'Courier New', Courier, monospace;\n        font-size: 0.95em;\n        color: #01579b;\n    }\n    .uzman-ipucu {\n        background-color: #e0f7fa;\n        border-left: 6px solid #00bcd4;\n        padding: 18px;\n        margin: 25px 0;\n        font-style: italic;\n        color: #00838f;\n        border-radius: 6px;\n        line-height: 1.5;\n        box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.05);\n    }\n    table {\n        width: 100%;\n        border-collapse: collapse;\n        margin-bottom: 25px;\n        display: block; \/* Make table responsive by default *\/\n        overflow-x: auto; \/* Enable horizontal scrolling *\/\n        -webkit-overflow-scrolling: touch; \/* Smooth scrolling on iOS *\/\n        box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.05);\n        border-radius: 8px;\n    }\n    th, td {\n        border: 1px solid #ddd;\n        padding: 12px;\n        text-align: left;\n    }\n    th {\n        background-color: #f0f8ff;\n        color: #333;\n        font-weight: bold;\n        white-space: nowrap;\n    }\n    tr:nth-child(even) {\n        background-color: #f9f9f9;\n    }\n    ul, ol {\n        margin-bottom: 18px;\n        padding-left: 30px;\n    }\n    li {\n        margin-bottom: 10px;\n    }\n    strong {\n        color: #2c3e50;\n    }<\/p>\n<p>    \/* Responsive adjustments for tables *\/\n    @media (max-width: 768px) {\n        body {\n            padding: 15px;\n        }\n        h2 {\n            font-size: 1.6em;\n        }\n        h3 {\n            font-size: 1.3em;\n        }\n        table, thead, tbody, th, td, tr {\n            display: block;\n        }\n        thead tr {\n            position: absolute;\n            top: -9999px;\n            left: -9999px;\n        }\n        tr { border: 1px solid #eee; margin-bottom: 15px; border-radius: 8px; }\n        td {\n            border: none;\n            border-bottom: 1px solid #eee;\n            position: relative;\n            padding-left: 50%;\n            text-align: right;\n            white-space: normal;\n        }\n        td:last-child {\n            border-bottom: none;\n        }\n        td:before {\n            position: absolute;\n            top: 12px;\n            left: 12px;\n            width: 45%;\n            padding-right: 10px;\n            white-space: nowrap;\n            text-align: left;\n            font-weight: bold;\n            color: #555;\n            font-size: 0.9em;\n        }\n        \/* Label the data based on column headers *\/\n        td:nth-of-type(1):before { content: \"Yakla\u015f\u0131m\"; }\n        td:nth-of-type(2):before { content: \"\u00d6zellikler\"; }\n        td:nth-of-type(3):before { content: \"Avantajlar\u0131\"; }\n        td:nth-of-type(4):before { content: \"Dezavantajlar\u0131\"; }\n        td:nth-of-type(5):before { content: \"Kullan\u0131m Alanlar\u0131\"; }\n    }\n    @media (max-width: 480px) {\n        body {\n            font-size: 0.9em;\n            padding: 10px;\n        }\n        td {\n            padding-left: 45%;\n            text-align: right;\n        }\n        td:before {\n            width: 40%;\n            font-size: 0.85em;\n            left: 8px;\n            top: 10px;\n        }\n        h2 {\n            font-size: 1.4em;\n        }\n        h3 {\n            font-size: 1.1em;\n        }\n    }\n<\/style>\n<p>AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in prompt optimizasyonunun kritik rol\u00fcn\u00fc ke\u015ffedin. TOON (Token Oriented Output Nudge) ve geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak uygulamal\u0131 dersler edinin. Bu makale, Power Platform ekosisteminde \u00e7al\u0131\u015fan herkes i\u00e7in de\u011ferlidir.<\/p>\n<p>G\u00fcn\u00fcm\u00fczde i\u015f s\u00fcre\u00e7lerini otomatize etmek ve dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fc h\u0131zland\u0131rmak isteyen kurumlar i\u00e7in Microsoft Power Platform, kritik bir ara\u00e7 haline gelmi\u015ftir. Bu platformun g\u00fc\u00e7l\u00fc bile\u015fenlerinden biri olan AI Builder, yapay zeka yeteneklerini kod yazma gereksinimi olmadan i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131na entegre etmenizi sa\u011flar. \u00d6zellikle son d\u00f6nemde \u00fcretken yapay zeka (Generative AI) modellerinin AI Builder&#8217;a entegrasyonuyla birlikte, metin olu\u015fturma, \u00f6zetleme, s\u0131n\u0131fland\u0131rma gibi karma\u015f\u0131k g\u00f6revler her zamankinden daha eri\u015filebilir hale gelmi\u015ftir.<\/p>\n<p>Ancak, \u00fcretken yapay zeka modellerinden ger\u00e7ekten verimli sonu\u00e7lar alabilmek, basit bir istekte bulunmaktan \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131 gerektirir. \u0130\u015fte tam bu noktada \u201cprompt optimizasyonu\u201d veya di\u011fer ad\u0131yla \u201cprompt m\u00fchendisli\u011fi\u201d devreye giriyor. Bir yapay zeka modeline verdi\u011finiz talimat veya soruya \u201cprompt\u201d denir. Bu prompt&#8217;lar\u0131n kalitesi, modelden alaca\u011f\u0131n\u0131z \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n do\u011frudan kalitesini etkiler. K\u00f6t\u00fc haz\u0131rlanm\u0131\u015f bir prompt, alakas\u0131z, eksik veya yanl\u0131\u015f bilgi i\u00e7eren \u00e7\u0131kt\u0131lara yol a\u00e7arken, iyi optimize edilmi\u015f bir prompt ise tam da istedi\u011finiz, y\u00fcksek kaliteli ve tutarl\u0131 sonu\u00e7lar \u00fcretir. D\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn ki, m\u00fc\u015fteri geri bildirimlerini analiz etmek i\u00e7in AI Builder&#8217;\u0131 kullanmak istiyorsunuz. E\u011fer prompt&#8217;unuz yeterince net ve y\u00f6nlendirici de\u011filse, model size genel, i\u015finize yaramayacak \u00f6zetler sunabilir. Bu durum, zaman ve kaynak kayb\u0131na yol a\u00e7arken, otomasyon hedeflerinize ula\u015fman\u0131z\u0131 engeller.<\/p>\n<p>\u00dcretken yapay zeka modelleri, milyarlarca parametre \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f b\u00fcy\u00fck dil modelleri (Large Language Models &#8211; LLM&#8217;ler) \u00fczerine kuruludur. Bu modeller, verdi\u011finiz prompt&#8217;u analiz ederek bir sonraki en olas\u0131 kelime veya &#8220;token&#8221;\u0131 tahmin etme prensibiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Yani, modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 tamamen prompt&#8217;unuzdaki kelimeler, c\u00fcmle yap\u0131lar\u0131, ba\u011flam ve hatta noktalama i\u015faretleri gibi her t\u00fcrl\u00fc girdiye ba\u011fl\u0131d\u0131r. Bu nedenle, prompt&#8217;unuzu ne kadar dikkatli ve stratejik bir \u015fekilde olu\u015fturursan\u0131z, modelin d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini ve dolay\u0131s\u0131yla \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 o kadar iyi y\u00f6nlendirebilirsiniz. Prompt m\u00fchendisli\u011fi, tam da bu y\u00f6nlendirme sanat\u0131d\u0131r. Bu makalede, geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 token seviyesinde daha hassas bir \u015fekilde y\u00f6nlendirmeyi ama\u00e7layan &#8220;Token Oriented Output Nudge&#8221; (TOON) felsefesini inceleyece\u011fiz. Her iki yakla\u015f\u0131m\u0131n avantajlar\u0131n\u0131 ve dezavantajlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak, AI Builder projelerinizde en iyi sonu\u00e7lar\u0131 elde etmek i\u00e7in pratik stratejiler sunaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<h2>Geleneksel Metin Tabanl\u0131 Prompt Yakla\u015f\u0131m\u0131: G\u00fcc\u00fc ve S\u0131n\u0131rlamalar\u0131 Nas\u0131l Anlar\u0131z?<\/h2>\n<p>Geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131m\u0131, \u00fcretken yapay zeka modelleriyle etkile\u015fim kurman\u0131n en yayg\u0131n ve sezgisel yoludur. Bu y\u00f6ntemde, modele do\u011fal dil kullanarak bir talimat veya soru y\u00f6neltirsiniz. \u00d6rne\u011fin, &#8220;Bu metni \u00f6zetle&#8221; veya &#8220;M\u00fc\u015fteri e-postas\u0131n\u0131 resmi bir dille yan\u0131tla&#8221; gibi ifadeler, metin tabanl\u0131 promptlara \u00f6rnektir. Bu yakla\u015f\u0131m\u0131n en b\u00fcy\u00fck g\u00fcc\u00fc, kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131 ve esnekli\u011fidir. Herhangi bir \u00f6zel format veya kod bilgisi gerektirmeden, g\u00fcnl\u00fck konu\u015fma dilinde promptlar olu\u015fturabilir ve modelden \u00e7e\u015fitli g\u00f6revleri yerine getirmesini isteyebilirsiniz. Bu, AI Builder&#8217;\u0131 Power Platform kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in son derece eri\u015filebilir k\u0131lar; bir pazarlamac\u0131 kampanya metni tasla\u011f\u0131 isteyebilirken, bir insan kaynaklar\u0131 uzman\u0131 i\u015f tan\u0131m\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in bu yetene\u011fi kullanabilir.<\/p>\n<p>Ba\u015far\u0131l\u0131 bir metin tabanl\u0131 prompt olu\u015fturmak i\u00e7in baz\u0131 temel prensipler vard\u0131r. \u0130lk olarak, <strong>a\u00e7\u0131kl\u0131k ve netlik<\/strong> esast\u0131r. Modelin ne yapmas\u0131n\u0131 istedi\u011finizi tam olarak belirtmelisiniz. \u0130kinci olarak, <strong>ba\u011flam sa\u011flamak<\/strong> \u00f6nemlidir. Modelin g\u00f6revi anlamas\u0131 i\u00e7in gerekli arka plan bilgisini veya ilgili verileri prompt&#8217;a dahil etmelisiniz. \u00d6rne\u011fin, sadece &#8220;\u00d6zetle&#8221; demek yerine, &#8220;A\u015fa\u011f\u0131daki m\u00fc\u015fteri \u015fikayetini \u00fc\u00e7 c\u00fcmleyle \u00f6zetle ve \u00e7\u00f6z\u00fcm \u00f6nerisi sun&#8221; demek \u00e7ok daha etkili olacakt\u0131r. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc olarak, <strong>rol atamak<\/strong> (persona) modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131n tonunu ve stilini belirlemede yard\u0131mc\u0131 olur. &#8220;Bir m\u00fc\u015fteri temsilcisi gibi yan\u0131t ver&#8221; veya &#8220;Akademik bir makale yazar\u0131 gibi a\u00e7\u0131klama yap&#8221; gibi ifadelerle modelin belirli bir kimli\u011fe b\u00fcr\u00fcnmesini sa\u011flayabilirsiniz. Son olarak, <strong>\u00f6rnekler vermek<\/strong> (few-shot prompting), modelin istenen format\u0131 veya stili anlamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. \u00d6rne\u011fin, belirli bir \u00e7\u0131kt\u0131 format\u0131 istiyorsan\u0131z, prompt&#8217;unuzun ba\u015f\u0131nda birka\u00e7 \u00f6rnek sunmak, modelin benzer \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r.<\/p>\n<p>Ancak, geleneksel metin tabanl\u0131 promptlar\u0131n ciddi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 da vard\u0131r. En belirgin sorun, <strong>belirsizlik<\/strong>tir. Do\u011fal dilin do\u011fas\u0131 gere\u011fi, bir c\u00fcmlenin farkl\u0131 yorumlar\u0131 olabilir ve model, sizin kastetti\u011finizden farkl\u0131 bir yorum yapabilir. Bu durum, \u00f6zellikle belirli bir formatta \u00e7\u0131kt\u0131 alman\u0131z gerekti\u011finde veya \u00e7ok hassas bilgilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken b\u00fcy\u00fck sorunlara yol a\u00e7ar. \u00d6rne\u011fin, &#8220;M\u00fc\u015fteri ad\u0131n\u0131 ve sipari\u015f numaras\u0131n\u0131 \u00e7\u0131kar&#8221; dedi\u011finizde, model bu bilgileri bir c\u00fcmlenin i\u00e7inde, paragraf\u0131n ba\u015f\u0131nda veya bamba\u015fka bir formatta verebilir. Bu, Power Automate gibi bir ara\u00e7la bu \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 ba\u015fka bir sisteme entegre etmeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131zda b\u00fcy\u00fck bir engel olu\u015fturur. Ek olarak, <strong>hall\u00fcsinasyon<\/strong> riski, yani modelin ger\u00e7ek d\u0131\u015f\u0131 veya uydurma bilgiler \u00fcretme e\u011filimi, metin tabanl\u0131 promptlarda daha s\u0131k g\u00f6r\u00fclebilir. Model, ba\u011flam eksikli\u011fi veya yetersiz y\u00f6nlendirme nedeniyle bo\u015fluklar\u0131 kendi bilgileriyle doldurmaya \u00e7al\u0131\u015fabilir. Ayr\u0131ca, Power Platform \u00e7\u00f6z\u00fcmlerinde yayg\u0131n olan <strong>token limitleri<\/strong>, \u00e7ok uzun veya detayl\u0131 metin promptlar\u0131 yazmay\u0131 zorla\u015ft\u0131r\u0131r. Bu s\u0131n\u0131rlamalar, \u00f6zellikle karma\u015f\u0131k i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131nda veya yap\u0131sal veri gerektiren otomasyon senaryolar\u0131nda, geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131n yetersiz kalabilece\u011fini g\u00f6stermektedir.<\/p>\n<div class=\"uzman-ipucu\">\n  Uzman \u0130pucu: Metin tabanl\u0131 promptlarda modelin istenmeyen cevaplar vermesini engellemek i\u00e7in &#8220;L\u00fctfen sadece [&#8230;] ile ilgili bilgi verin&#8221; veya &#8220;Asla [&#8230;] hakk\u0131nda spek\u00fclasyon yapma&#8221; gibi negatif prompt ifadelerini kullanmay\u0131 deneyin. Bu, modelin odaklanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.\n<\/div>\n<h2>TOON (Token Oriented Output Nudge) Nedir ve AI Builder&#8217;da Yap\u0131sal \u00c7\u0131kt\u0131lar Nas\u0131l Elde Edilir?<\/h2>\n<p>Geleneksel metin tabanl\u0131 promptlar\u0131n s\u0131n\u0131rlamalar\u0131, \u00f6zellikle otomasyon ve sistem entegrasyonu senaryolar\u0131nda, daha hassas kontrol mekanizmalar\u0131na olan ihtiyac\u0131 ortaya \u00e7\u0131karm\u0131\u015ft\u0131r. \u0130\u015fte bu noktada, \u201cToken Oriented Output Nudge\u201d (TOON) kavram\u0131 bir felsefe olarak devreye giriyor. TOON, prompt m\u00fchendisli\u011fini bir ad\u0131m \u00f6teye ta\u015f\u0131yarak, modelin sadece anlamsal i\u00e7eri\u011fi de\u011fil, ayn\u0131 zamanda \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n yap\u0131s\u0131n\u0131 ve hatta token dizilimini de etkilemeyi hedefler. Temelde, modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 daha \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilir, tutarl\u0131 ve makine taraf\u0131ndan kolayca i\u015flenebilir hale getirmek i\u00e7in spesifik talimatlar ve yap\u0131sal g\u00f6stergeler kullanma yakla\u015f\u0131m\u0131d\u0131r. Bu, AI Builder&#8217;daki \u00fcretken yapay zeka modellerinden, Power Automate veya Power Apps&#8217;teki di\u011fer sistemlerle sorunsuz entegre olabilecek \u00e7\u0131kt\u0131lar alman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<p>TOON benzeri yakla\u015f\u0131mlar\u0131n merkezinde, <strong>yap\u0131sal \u00e7\u0131kt\u0131 formatlar\u0131<\/strong> istemek yatar. En s\u0131k kullan\u0131lan formatlardan biri JSON&#8217;d\u0131r (JavaScript Object Notation). JSON, verileri anahtar-de\u011fer \u00e7iftleri halinde d\u00fczenleyerek okunabilir ve kolayca ayr\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilir bir yap\u0131 sunar. Modelden \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 JSON olarak istemek, sadece i\u00e7eri\u011fi de\u011fil, o i\u00e7eri\u011fin hangi anahtarlar alt\u0131nda ve hangi veri tipleriyle sunulaca\u011f\u0131n\u0131 da belirlemenizi sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fteri geri bildirimini analiz ederken, duyguyu, anahtar kelimeleri ve bir eylem maddesini ayr\u0131 ayr\u0131 JSON alanlar\u0131 olarak istemek, bu verileri do\u011frudan bir veri taban\u0131na kaydetmenize veya bir Power Apps uygulamas\u0131nda g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemenize olanak tan\u0131r. JSON&#8217;\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, XML (Extensible Markup Language) veya hatta belirli bir delimitleyici karakter (\u00f6rn. &#8220;|&#8221;, &#8220;;&#8221;) ile ayr\u0131lm\u0131\u015f \u00e7\u0131kt\u0131lar da TOON prensiplerine uygun olarak kullan\u0131labilir. Bu, \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 standart bir \u015fablona oturtarak, sonraki otomasyon ad\u0131mlar\u0131n\u0131n \u00e7ok daha kolay ve hatas\u0131z \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<p>TOON benzeri promptlar olu\u015ftururken, modelin istenen format\u0131 anlamas\u0131 i\u00e7in net ve tekrarlanabilir talimatlar vermek kritiktir. Genellikle bu, prompt&#8217;unuzun ba\u015f\u0131na \u00e7\u0131kt\u0131 format\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayan bir direktif eklemekle ba\u015flar. \u00d6rne\u011fin: &#8220;L\u00fctfen \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 JSON format\u0131nda ver.&#8221; Ard\u0131ndan, beklenen JSON yap\u0131s\u0131n\u0131n bir \u00f6rne\u011fini sa\u011flamak (few-shot prompting&#8217;in bir uzant\u0131s\u0131 olarak), modelin beklentiyi daha iyi kavramas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Power Automate&#8217;te AI Builder&#8217;\u0131n &#8220;Metin Olu\u015fturma&#8221; eylemini kullan\u0131rken, bu prompt stringini do\u011frudan eylem kutucu\u011funa yazabilirsiniz. \u0130\u015fte bir \u00f6rnek:<\/p>\n<pre><code class=\"language-plaintext\">\n\/\/ Power Automate'de AI Builder 'Metin Olu\u015fturma' eylemi i\u00e7in TOON prompt i\u00e7eri\u011fi\nA\u015fa\u011f\u0131daki m\u00fc\u015fteri geri bildirimini analiz et ve sonucu JSON format\u0131nda d\u00f6nd\u00fcr.\nJSON yap\u0131s\u0131 \u015fu alanlar\u0131 i\u00e7ermelidir:\n\"duygu\": \"olumlu\" veya \"olumsuz\" veya \"n\u00f6tr\"\n\"anahtarKelimeler\": [\"anahtar kelime1\", \"anahtar kelime2\"]\n\"onerilenEylem\": \"a\u00e7\u0131klama\" (E\u011fer varsa)\n\nGeri Bildirim: \"[M\u00fc\u015fteri Geri Bildirimi \u0130\u00e7eri\u011fi]\"\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu yakla\u015f\u0131m\u0131n en \u00f6nemli avantajlar\u0131ndan biri, modelin <strong>tutarl\u0131l\u0131k<\/strong> d\u00fczeyini art\u0131rmas\u0131d\u0131r. Yap\u0131sal bir format beklendi\u011finde, modelin \"hall\u00fcsinasyon\" yapma veya alakas\u0131z bilgi \u00fcretme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 azal\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc belirli bir \u015fablona uymak zorundad\u0131r. Ayr\u0131ca, elde edilen verilerin <strong>otomasyon sistemlerine entegrasyonu<\/strong> son derece kolayla\u015f\u0131r. Power Automate'teki \"JSON Ayr\u0131\u015ft\u0131rma\" eylemi ile AI Builder'dan gelen yap\u0131sal \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 an\u0131nda al\u0131p i\u015fleyebilir, veritabanlar\u0131na kaydedebilir, e-posta g\u00f6nderebilir veya ba\u015fka bir uygulamaya aktarabilirsiniz. Bu, manuel veri giri\u015fi ihtiyac\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r ve i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131n verimlili\u011fini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r. Sonu\u00e7 olarak, TOON benzeri yakla\u015f\u0131mlar, AI Builder'\u0131 kullanarak yaln\u0131zca metin de\u011fil, ayn\u0131 zamanda yap\u0131sal ve i\u015flenebilir veriler elde etmek isteyenler i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n<h2>TOON ve Metin Yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131n Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131: Hangi Y\u00f6ntem Ne Zaman Kullan\u0131lmal\u0131?<\/h2>\n<p>AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerini kullan\u0131rken, geleneksel metin tabanl\u0131 promptlar ile TOON (Token Oriented Output Nudge) benzeri yap\u0131sal promptlar aras\u0131nda do\u011fru se\u00e7imi yapmak, projenizin ba\u015far\u0131s\u0131 i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Her iki yakla\u015f\u0131m\u0131n kendine \u00f6zg\u00fc g\u00fc\u00e7l\u00fc y\u00f6nleri ve kullan\u0131m senaryolar\u0131 bulunur. Do\u011fru zamanda do\u011fru arac\u0131 se\u00e7mek, hem verimlili\u011fi art\u0131r\u0131r hem de istenmeyen sonu\u00e7lar\u0131n \u00f6n\u00fcne ge\u00e7er. Bu b\u00f6l\u00fcmde, iki yakla\u015f\u0131m\u0131 detayl\u0131 bir \u015fekilde kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131racak ve hangi durumda hangisinin tercih edilmesi gerekti\u011fine dair pratik bir rehber sunaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<p>\u00d6ncelikle, geleneksel metin tabanl\u0131 promptlar, <strong>esneklik<\/strong> ve <strong>do\u011fall\u0131k<\/strong> arad\u0131\u011f\u0131n\u0131z durumlarda parlar. Modelden yarat\u0131c\u0131 metinler (\u015fiir, hikaye), genel \u00f6zetler, e-posta taslaklar\u0131 veya a\u00e7\u0131k u\u00e7lu sorulara cevaplar bekledi\u011finizde metin tabanl\u0131 promptlar en uygun se\u00e7enektir. Bunlar, h\u0131zl\u0131 denemeler yapmak veya modelin geni\u015f bilgi taban\u0131ndan genel bilgiler \u00e7ekmek i\u00e7in idealdir. \u00d6rne\u011fin, bir pazarlama kampanyas\u0131 i\u00e7in farkl\u0131 slogan fikirleri \u00fcretmek istedi\u011finizde, modelin yarat\u0131c\u0131 \u00f6zg\u00fcrl\u00fc\u011fe sahip olmas\u0131 istenir ve bu durumda metin tabanl\u0131 bir prompt yeterli olacakt\u0131r. <strong>Kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131<\/strong>, bu yakla\u015f\u0131m\u0131n ba\u015flang\u0131\u00e7 seviyesindeki kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in cazip olmas\u0131n\u0131n temel nedenidir. Herhangi bir \u00f6zel format bilgisine ihtiya\u00e7 duymadan, do\u011fal dil ile ileti\u015fim kurabilirsiniz.<\/p>\n<p>Di\u011fer yandan, TOON benzeri yakla\u015f\u0131mlar, \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n <strong>yap\u0131sal b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc<\/strong>, <strong>tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131<\/strong> ve <strong>makine taraf\u0131ndan i\u015flenebilirli\u011fi<\/strong> \u00f6n planda oldu\u011funda vazge\u00e7ilmezdir. E\u011fer amac\u0131n\u0131z, bir metinden belirli varl\u0131klar\u0131 (isimler, tarihler, \u00fcr\u00fcn kodlar\u0131) \u00e7\u0131karmak, bir API'ye g\u00f6nderilecek JSON format\u0131nda veri olu\u015fturmak veya bir veritaban\u0131na kaydedilecek yap\u0131sal bilgiler elde etmekse, TOON prensiplerini benimsemelisiniz. Bu, \u00f6zellikle Power Automate gibi ara\u00e7larla entegrasyon gerektiren otomasyon senaryolar\u0131nda hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. \u00d6rne\u011fin, y\u00fczlerce m\u00fc\u015fteri e-postas\u0131ndan sipari\u015f numaralar\u0131n\u0131, \u015fikayet kategorilerini ve m\u00fc\u015fteri ID'lerini otomatik olarak \u00e7\u0131karmak ve bunlar\u0131 bir CRM sistemine kaydetmek istedi\u011finizde, modelin size tutarl\u0131 bir JSON yap\u0131s\u0131 d\u00f6nd\u00fcrmesi, sonraki otomasyon ad\u0131mlar\u0131n\u0131 sorunsuz hale getirir. Hall\u00fcsinasyon riskini azaltma ve modelin odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flama yetene\u011fi, bu yakla\u015f\u0131m\u0131n en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndand\u0131r.<\/p>\n<p>A\u015fa\u011f\u0131daki tablo, iki yakla\u015f\u0131m\u0131 temel \u00f6zellikleriyle \u00f6zetlemektedir:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Yakla\u015f\u0131m<\/th>\n<th>\u00d6zellikler<\/th>\n<th>Avantajlar\u0131<\/th>\n<th>Dezavantajlar\u0131<\/th>\n<th>Kullan\u0131m Alanlar\u0131<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Metin Tabanl\u0131 Prompt<\/strong><\/td>\n<td>Do\u011fal dil, serbest form.<\/td>\n<td>Esnek, kolay kullan\u0131l\u0131r, yarat\u0131c\u0131l\u0131k.<\/td>\n<td>Belirsiz, tutars\u0131z \u00e7\u0131kt\u0131 riski, yap\u0131sal veri \u00e7\u0131karmada zorluk.<\/td>\n<td>Yarat\u0131c\u0131 metin, \u00f6zetleme, genel soru-cevap, e-posta taslaklar\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>TOON (Token Oriented Output Nudge)<\/strong><\/td>\n<td>Yap\u0131sal talimatlar (JSON, XML), \u00f6rnek \u00e7\u0131kt\u0131lar.<\/td>\n<td>Tutarl\u0131, makine taraf\u0131ndan i\u015flenebilir, hata azalt\u0131r, entegrasyon kolayl\u0131\u011f\u0131.<\/td>\n<td>Daha fazla detay ve \u00f6zen gerektirir, karma\u015f\u0131k prompt yap\u0131s\u0131.<\/td>\n<td>Veri \u00e7\u0131karma, API entegrasyonu, yap\u0131sal belge olu\u015fturma, kod \u00fcretimi.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Peki, her zaman birini di\u011ferine tercih etmek zorunda m\u0131y\u0131z? \u00c7o\u011fu zaman, <strong>hibrit bir yakla\u015f\u0131m<\/strong> en etkili sonu\u00e7lar\u0131 verir. Bir prompt'a genel bir talimatla ba\u015flayabilir, ard\u0131ndan belirli bir b\u00f6l\u00fcm i\u00e7in TOON prensiplerini uygulayarak \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n o k\u0131sm\u0131n\u0131n yap\u0131sal olmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, bir blog yaz\u0131s\u0131 olu\u015fturmas\u0131n\u0131 istedi\u011finizde metin tabanl\u0131 bir giri\u015f yaparken, yaz\u0131n\u0131n \"Anahtar \u00c7\u0131kar\u0131mlar\" b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fcn madde madde listelenmesini veya \"Yazar Hakk\u0131nda\" k\u0131sm\u0131n\u0131n JSON format\u0131nda olmas\u0131n\u0131 isteyebilirsiniz. Bu, AI Builder'dan alaca\u011f\u0131n\u0131z verimin maksimize edilmesini sa\u011flar. Her iki yakla\u015f\u0131m\u0131n da potansiyelini anlamak ve senaryonuza en uygun olan\u0131 se\u00e7mek, prompt m\u00fchendisli\u011finde ustala\u015fman\u0131n anahtar\u0131d\u0131r.<\/p>\n<h2>AI Builder'da TOON Benzeri Promptlar\u0131 Ad\u0131m Ad\u0131m Nas\u0131l Uygulars\u0131n\u0131z? (Uygulamal\u0131 K\u0131s\u0131m)<\/h2>\n<p>AI Builder, \u00fcretken yapay zeka modellerini Power Platform ekosistemine entegre etmenin en kolay yollar\u0131ndan biridir. \u00d6zellikle \"Metin Olu\u015fturma\" eylemi, do\u011fal dil i\u015fleme yeteneklerini i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131za dahil etmek i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir aray\u00fcz sunar. TOON (Token Oriented Output Nudge) prensiplerini AI Builder'da uygulamak, bu eylemi kullanarak modelden yap\u0131sal, tutarl\u0131 ve entegre edilebilir \u00e7\u0131kt\u0131lar alman\u0131z\u0131 sa\u011flar. \u0130\u015fte ad\u0131m ad\u0131m nas\u0131l yapaca\u011f\u0131n\u0131z:<\/p>\n<h3>1. Power Automate Ak\u0131\u015f\u0131 Olu\u015fturma ve AI Builder Eylemini Ekleme<\/h3>\n<p>\u0130lk ad\u0131m, bir Power Automate ak\u0131\u015f\u0131 olu\u015fturmak ve AI Builder'\u0131n \"Metin Olu\u015fturma\" eylemini bu ak\u0131\u015fa eklemektir. \u00d6rne\u011fin, bir SharePoint listesine yeni bir \u00f6\u011fe eklendi\u011finde veya bir e-posta al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda tetiklenen bir ak\u0131\u015f ba\u015flatabilirsiniz. Ak\u0131\u015f\u0131n\u0131za \"AI Builder\" ba\u011flay\u0131c\u0131s\u0131ndan \"\u00d6zel bir model ile metin olu\u015ftur (\u00f6nizleme)\" eylemini ekleyin. Bu eylem, AI Builder'daki \u00fcretken yapay zeka yeteneklerine eri\u015fmenizi sa\u011flar.<\/p>\n<h3>2. TOON Prompt'unu Haz\u0131rlama ve Eyleme Girme<\/h3>\n<p>Bu eylemde kritik nokta, \"Prompt\" alan\u0131na girece\u011finiz metindir. Burada TOON prensiplerini uygulayaca\u011f\u0131z. JSON format\u0131nda \u00e7\u0131kt\u0131 almak istedi\u011finizi varsayal\u0131m:<\/p>\n<pre><code class=\"language-plaintext\">\n\/\/ Power Automate Metin Olu\u015fturma Eylemi i\u00e7in TOON Prompt \u00d6rne\u011fi (JSON)\nA\u015fa\u011f\u0131daki m\u00fc\u015fteri geri bildirimini analiz et ve sonucu JSON format\u0131nda d\u00f6nd\u00fcr.\nJSON yap\u0131s\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki alanlar\u0131 i\u00e7ermelidir:\n\"musteriAdi\": \"[Power Automate Dinamik \u0130\u00e7erik: M\u00fc\u015fteri Ad\u0131]\",\n\"siparisKodu\": \"[Power Automate Dinamik \u0130\u00e7erik: Sipari\u015f Kodu]\",\n\"sikayetKonusu\": \"[Power Automate Dinamik \u0130\u00e7erik: \u015eikayet Konusu]\",\n\"duygu\": \"olumlu\", \"olumsuz\" veya \"n\u00f6tr\",\n\"onerilenCozum\": \"metin\"\nE\u011fer bir alan bo\u015fsa, l\u00fctfen \"bilgi yok\" olarak belirtin.\n\nGeri Bildirimi: \"Merhaba, sipari\u015fim #{{SiparisKodu}} ile ilgili bir sorun ya\u015fad\u0131m. Teslimat gecikti ve \u00fcr\u00fcn hasarl\u0131 geldi. [M\u00fc\u015fteri Ad\u0131] olarak iade talep ediyorum.\"\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Yukar\u0131daki \u00f6rnekte, dinamik i\u00e7erikler (<code>[Power Automate Dinamik \u0130\u00e7erik: ...]<\/code>) Power Automate ak\u0131\u015f\u0131n\u0131zdaki \u00f6nceki ad\u0131mlardan gelen verilerle otomatik olarak doldurulacakt\u0131r. Prompt'unuzda istedi\u011finiz JSON yap\u0131s\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131k\u00e7a belirtmek ve modelden bekledi\u011finiz her alan\u0131 tan\u0131mlamak \u00e7ok \u00f6nemlidir. Ayr\u0131ca, \"E\u011fer bir alan bo\u015fsa...\" gibi ek talimatlar, \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n daha sa\u011flam olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 test ederken, beklenen JSON format\u0131nda gelip gelmedi\u011fini kontrol edin. Genellikle ilk denemelerde m\u00fckemmel sonu\u00e7lar elde edilemeyebilir; bu nedenle prompt'unuzu yinelemeli olarak iyile\u015ftirmeniz gerekecektir. \u00d6rne\u011fin, model bazen t\u0131rnak i\u015faretlerini veya virg\u00fclleri yanl\u0131\u015f yerle\u015ftirirse, prompt'unuza \"L\u00fctfen ge\u00e7erli JSON format\u0131na kesinlikle uy\" gibi ek uyar\u0131lar ekleyebilirsiniz.<\/p>\n<p>Sadece JSON de\u011fil, benzer \u015fekilde XML format\u0131nda da \u00e7\u0131kt\u0131 isteyebilirsiniz:<\/p>\n<pre><code class=\"language-plaintext\">\n\/\/ Power Automate Metin Olu\u015fturma Eylemi i\u00e7in TOON Prompt \u00d6rne\u011fi (XML)\nA\u015fa\u011f\u0131daki \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamas\u0131n\u0131 XML format\u0131nda \u00f6zetle.\nXML yap\u0131s\u0131 \u015fu \u00f6\u011feleri i\u00e7ermelidir:\n<urun>\n  <ad>\u00fcr\u00fcn ad\u0131<\/ad>\n  <kategori>kategori ad\u0131<\/kategori>\n  <ozellikler>\n    <ozellik>\u00f6zellik 1<\/ozellik>\n    <ozellik>\u00f6zellik 2<\/ozellik>\n  <\/ozellikler>\n<\/urun>\n\u00dcr\u00fcn A\u00e7\u0131klamas\u0131: \"[\u00dcr\u00fcn A\u00e7\u0131klamas\u0131 \u0130\u00e7eri\u011fi]\"\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<h3>3. \u00c7\u0131kt\u0131y\u0131 \u0130\u015fleme ve Entegre Etme<\/h3>\n<p>AI Builder'dan gelen yan\u0131t, bir metin dizesi olacakt\u0131r. E\u011fer JSON format\u0131 istediyseniz, bu dizeyi ayr\u0131\u015ft\u0131rman\u0131z gerekir. Power Automate'te bunun i\u00e7in \"Veri \u0130\u015flemleri\" kategorisi alt\u0131nda bulunan \"JSON Ayr\u0131\u015ft\u0131rma\" (Parse JSON) eylemini kullanabilirsiniz. Bu eyleme AI Builder'dan gelen \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 verip, bekledi\u011finiz JSON \u015femas\u0131n\u0131 (schema) sa\u011flayarak, \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 yap\u0131sal verilere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilirsiniz. \u015eemay\u0131, AI Builder'dan ald\u0131\u011f\u0131n\u0131z \u00f6rnek bir JSON \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 kullanarak otomatik olarak olu\u015fturabilirsiniz. Ayr\u0131\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131ktan sonra, JSON'daki her bir alan (\u00f6rne\u011fin, <code>musteriAdi<\/code>, <code>duygu<\/code>) dinamik i\u00e7erik olarak di\u011fer ak\u0131\u015f eylemlerinde kullan\u0131labilir. Bu sayede, AI Builder'dan elde etti\u011finiz verileri kolayca bir Excel dosyas\u0131na yazabilir, bir SharePoint listesine ekleyebilir, bir e-posta g\u00f6nderebilir veya bir Teams mesaj\u0131 olu\u015fturabilirsiniz. Bu uygulamal\u0131 ad\u0131mlar, AI Builder'\u0131n \u00fcretken yapay zeka yeteneklerini i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinize tam anlam\u0131yla entegre etmenizi ve maksimum fayda sa\u011flaman\u0131z\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar.<\/p>\n<h2>\u0130leri D\u00fczey Optimizasyon Teknikleri ve AI Builder \u0130\u00e7in Gelecek Perspektifi<\/h2>\n<p>AI Builder'da prompt optimizasyonu, temel metin veya TOON benzeri yap\u0131sal yakla\u015f\u0131mlar\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7en ileri d\u00fczey tekniklerle daha da geli\u015ftirilebilir. Bu teknikler, modelin daha karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri daha do\u011fru ve g\u00fcvenilir bir \u015fekilde yerine getirmesini sa\u011flamak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Bu b\u00f6l\u00fcmde, deneyimli kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in baz\u0131 ileri d\u00fczey teknikleri ve AI Builder'\u0131n gelecekteki potansiyelini ele alaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<p>\u0130lk olarak, <strong>D\u00fc\u015f\u00fcnce Zinciri (Chain of Thought - CoT) prompt'lar\u0131<\/strong>, modelin karma\u015f\u0131k problemleri ad\u0131m ad\u0131m \u00e7\u00f6zmesini sa\u011flayarak performans\u0131 art\u0131r\u0131r. Modelden do\u011frudan cevab\u0131 istemek yerine, d\u00fc\u015f\u00fcnce s\u00fcrecini g\u00f6stermesini istersiniz. \u00d6rne\u011fin, \"Bu matematik problemini \u00e7\u00f6z ve \u00e7\u00f6z\u00fcm ad\u0131mlar\u0131n\u0131 g\u00f6ster\" demek, sadece cevab\u0131 isteyen bir prompt'tan daha do\u011fru sonu\u00e7lar verebilir. AI Builder'da bu tekni\u011fi, modelden \u00f6nce analizi yapmas\u0131n\u0131, sonra sonuca ula\u015fmas\u0131n\u0131 isteyerek uygulayabiliriz. Bu, \u00f6zellikle hata ay\u0131klama ve modelin karar verme s\u00fcrecini anlama konusunda faydal\u0131d\u0131r. \u0130kinci olarak, <strong>Negatif Prompting<\/strong>, modelin ne yapmamas\u0131 gerekti\u011fini veya hangi \u00f6zellikleri i\u00e7ermemesi gerekti\u011fini belirtmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, \"L\u00fctfen jargon kullanma\" veya \"Asla ki\u015fisel bilgi payla\u015fma\" gibi ifadelerle modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 daha iyi y\u00f6nlendirebiliriz. Bu, \u00e7\u0131kt\u0131lardaki istenmeyen \u00f6zelliklerin elimine edilmesinde etkili bir y\u00f6ntemdir.<\/p>\n<p>\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc olarak, <strong>Prompt Chaining (Zincirleme Prompt'lar)<\/strong>, bir g\u00f6revi birden fazla ad\u0131ma b\u00f6lerek her ad\u0131m i\u00e7in ayr\u0131 bir prompt kullanma stratejisidir. \u0130lk prompt'tan al\u0131nan \u00e7\u0131kt\u0131, ikinci prompt i\u00e7in girdi olarak kullan\u0131l\u0131r ve bu \u015fekilde devam eder. \u00d6rne\u011fin, \u00f6nce bir metni \u00f6zetlemesini isteyip, ard\u0131ndan bu \u00f6zeti analiz etmesini isteyebilirsiniz. Power Automate'te, birden fazla \"Metin Olu\u015fturma\" eylemini arka arkaya kullanarak bu tekni\u011fi kolayca uygulayabilirsiniz. Bu, \u00f6zellikle karma\u015f\u0131k i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131nda ve \u00e7ok ad\u0131ml\u0131 veri i\u015fleme s\u00fcre\u00e7lerinde modelin y\u00fck\u00fcn\u00fc azalt\u0131r ve her ad\u0131mda daha spesifik talimatlar verilmesini sa\u011flar. Ayr\u0131ca, <strong>Token Y\u00f6netimi<\/strong>, \u00f6zellikle AI Builder'\u0131n token s\u0131n\u0131rlar\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda kritik bir konudur. Prompt'unuzu ve beklenen \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131z\u0131 m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca \u00f6z ve bilgilendirici tutarak token kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize etmelisiniz. Gereksiz kelimelerden ka\u00e7\u0131nmak, modelin daha \u00f6nemli bilgilere odaklanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<div class=\"uzman-ipucu\">\n  Uzman \u0130pucu: AI Builder'daki \u00fcretken yapay zeka modellerini kullan\u0131rken, \u00f6zellikle hassas verilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131yorsan\u0131z, etik hususlar\u0131 ve yanl\u0131l\u0131k azaltmay\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurun. Modelin tarafl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretmesini engellemek i\u00e7in prompt'lar\u0131n\u0131z\u0131 \u00e7e\u015fitlendirin ve farkl\u0131 senaryolarla test edin.\n<\/div>\n<p>AI Builder'\u0131n \u00fcretken yapay zeka yetenekleri s\u00fcrekli geli\u015fmektedir. Gelecekte, daha fazla \u00f6zelle\u015ftirme se\u00e7ene\u011fi, daha geni\u015f model eri\u015fimi ve daha entegre geri bildirim mekanizmalar\u0131 beklenmektedir. Bu geli\u015fmeler, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n prompt m\u00fchendisli\u011fi tekniklerini daha da derinlemesine uygulamalar\u0131na olanak tan\u0131yacakt\u0131r. Mevcut durumda AI Builder, \u00f6zellikle Power Platform kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in yapay zeka destekli otomasyonlar\u0131 h\u0131zland\u0131rma konusunda benzersiz bir konumdad\u0131r. Bu ileri d\u00fczey teknikleri uygulayarak, AI Builder projelerinizin potansiyelini en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karabilir ve i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinizi \u00e7ok daha ak\u0131ll\u0131 ve verimli hale getirebilirsiniz.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7: AI Builder'da Prompt Optimizasyonunun G\u00fcc\u00fc ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<p>AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden maksimum verim elde etmenin yolu, etkili prompt optimizasyonundan ge\u00e7mektedir. Bu makale boyunca, geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131n sundu\u011fu esneklik ve kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131n\u0131, ayn\u0131 zamanda belirsizlik ve tutars\u0131zl\u0131k gibi s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n\u0131 ele ald\u0131k. Ard\u0131ndan, Token Oriented Output Nudge (TOON) felsefesini detayl\u0131ca inceleyerek, yap\u0131sal \u00e7\u0131kt\u0131lar elde etmenin ve modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 token d\u00fczeyinde hassas bir \u015fekilde y\u00f6nlendirmenin faydalar\u0131n\u0131 ve y\u00f6ntemlerini ke\u015ffettik. G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz gibi, JSON veya XML gibi formatlarda \u00e7\u0131kt\u0131 istemek, AI Builder'\u0131 Power Automate ve Power Apps gibi ara\u00e7larla sorunsuz bir \u015fekilde entegre etmemizi sa\u011flayarak i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131m\u0131z\u0131n otomasyon kapasitesini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131yor.<\/p>\n<p>Prompt m\u00fchendisli\u011fi, art\u0131k sadece bir \"ince ayar\" olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p, \u00fcretken yapay zeka tabanl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmlerin temel bir bile\u015feni haline gelmi\u015ftir. \u0130ster basit bir \u00f6zetleme g\u00f6revi ister karma\u015f\u0131k bir veri \u00e7\u0131karma senaryosu olsun, do\u011fru prompt'u tasarlamak projenizin ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler. Ba\u015far\u0131ya giden yol, iteratif bir s\u00fcre\u00e7ten ge\u00e7er: prompt'lar\u0131n\u0131z\u0131 olu\u015fturun, test edin, \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 analiz edin ve iyile\u015ftirme i\u00e7in geri bildirimleri kullan\u0131n. Geleneksel metin promptlar\u0131 ve TOON benzeri yap\u0131sal yakla\u015f\u0131mlar\u0131 ne zaman ve nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 bilmek, AI Builder projelerinizin potansiyelini tam olarak a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131karman\u0131z\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r. Unutmay\u0131n, en iyi prompt, AI modelinin yeteneklerini sizin spesifik ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131z do\u011frultusunda en verimli \u015fekilde kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan prompt'tur. Bu bilgileri rehber alarak, siz de AI Builder'\u0131n sundu\u011fu \u00fcretken yapay zeka g\u00fcc\u00fcn\u00fc kendi i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinize ba\u015far\u0131yla entegre edebilirsiniz.<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n<ol>\n<li>\n        <strong>TOON yakla\u015f\u0131m\u0131 her senaryo i\u00e7in uygun mu?<\/strong><br \/>\n        Hay\u0131r, TOON yakla\u015f\u0131m\u0131 \u00f6zellikle \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n belirli bir yap\u0131ya (JSON, XML vb.) sahip olmas\u0131 gereken, veri \u00e7\u0131karma, API entegrasyonu veya otomasyon senaryolar\u0131 i\u00e7in uygundur. Yarat\u0131c\u0131 metin olu\u015fturma veya genel \u00f6zetleme gibi daha esnek ve serbest formlu \u00e7\u0131kt\u0131lar gerektiren durumlarda geleneksel metin tabanl\u0131 promptlar daha uygun veya yeterli olabilir. Se\u00e7im, projenizin spesifik ihtiyac\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r.\n    <\/li>\n<li>\n        <strong>AI Builder'da prompt optimizasyonu i\u00e7in en iyi pratikler nelerdir?<\/strong><br \/>\n        En iyi pratikler \u015funlar\u0131 i\u00e7erir: prompt'u a\u00e7\u0131k ve net tutmak, modele ba\u011flam sa\u011flamak, belirli bir rol atamak (persona), \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 yap\u0131sal olarak istemek (TOON benzeri), birka\u00e7 \u00f6rnek sunmak (few-shot prompting), negatif promptlar kullanmak ve her zaman iteratif olarak test edip optimize etmek.\n    <\/li>\n<li>\n        <strong>Prompt uzunlu\u011fu modelin performans\u0131n\u0131 nas\u0131l etkiler?<\/strong><br \/>\n        Prompt uzunlu\u011fu, modelin i\u015fleme s\u00fcresini ve maliyetini etkileyebilir, ayr\u0131ca AI Builder'da belirli token limitleri vard\u0131r. \u00c7ok uzun promptlar, modelin \u00f6nemli bilgilere odaklanmas\u0131n\u0131 zorla\u015ft\u0131rabilir ve token s\u0131n\u0131r\u0131n\u0131 a\u015fabilir. \u0130deal prompt, \u00f6z ve gerekli t\u00fcm bilgiyi i\u00e7eren, ancak gereksiz kelimelerden ar\u0131nd\u0131r\u0131lm\u0131\u015f oland\u0131r.\n    <\/li>\n<li>\n        <strong>Geri bildirim d\u00f6ng\u00fcleri neden \u00f6nemlidir?<\/strong><br \/>\n        \u00dcretken yapay zeka modellerinden s\u00fcrekli olarak en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in geri bildirim d\u00f6ng\u00fcleri hayati \u00f6neme sahiptir. \u0130lk prompt'unuz nadiren m\u00fckemmel olacakt\u0131r. Modelin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 de\u011ferlendirerek, prompt'unuzdaki eksiklikleri veya yanl\u0131\u015f anlamalar\u0131 belirleyebilir ve sonraki iterasyonlarda iyile\u015ftirmeler yapabilirsiniz. Bu, modelin zamanla beklentilerinizi daha iyi anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.\n    <\/li>\n<li>\n        <strong>Hangi durumlarda uzman deste\u011fi almal\u0131y\u0131m?<\/strong><br \/>\n        E\u011fer karma\u015f\u0131k i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131, hassas veri i\u015fleme gereksinimleri veya \u00e7ok spesifik entegrasyon senaryolar\u0131n\u0131z varsa ve AI Builder'dan bekledi\u011finiz \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 alam\u0131yorsan\u0131z, uzman bir prompt m\u00fchendisli\u011fi veya Power Platform dan\u0131\u015fman\u0131ndan destek almak faydal\u0131 olabilir. Uzmanlar, daha geli\u015fmi\u015f teknikler ve modelin derinlemesine anla\u015f\u0131lmas\u0131yla size \u00f6zel \u00e7\u00f6z\u00fcmler geli\u015ftirebilirler.\n    <\/li>\n<\/ol>\n<p><\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in prompt optimizasyonunun kritik rol\u00fcn\u00fc ke\u015ffedin. TOON&hellip;","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1342],"tags":[],"class_list":{"0":"post-34976","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-ai","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in prompt optimizasyonunun kritik rol\u00fcn\u00fc ke\u015ffedin. TOON (Token Oriented Output Nudge) ve geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak uygulamal\u0131 dersler edinin. Bu makale, Power Platform ekosisteminde \u00e7al\u0131\u015fan herkes i\u00e7in de\u011ferlidir.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in prompt optimizasyonunun kritik rol\u00fcn\u00fc ke\u015ffedin. TOON (Token Oriented Output Nudge) ve geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak uygulamal\u0131 dersler edinin. Bu makale, Power Platform ekosisteminde \u00e7al\u0131\u015fan herkes i\u00e7in de\u011ferlidir.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-11-24T06:31:22+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"21 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131\",\"datePublished\":\"2025-11-24T06:31:22+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/\"},\"wordCount\":3966,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"AI\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/\",\"name\":\"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-11-24T06:31:22+00:00\",\"description\":\"AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in prompt optimizasyonunun kritik rol\u00fcn\u00fc ke\u015ffedin. TOON (Token Oriented Output Nudge) ve geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak uygulamal\u0131 dersler edinin. Bu makale, Power Platform ekosisteminde \u00e7al\u0131\u015fan herkes i\u00e7in de\u011ferlidir.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131","description":"AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in prompt optimizasyonunun kritik rol\u00fcn\u00fc ke\u015ffedin. TOON (Token Oriented Output Nudge) ve geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak uygulamal\u0131 dersler edinin. Bu makale, Power Platform ekosisteminde \u00e7al\u0131\u015fan herkes i\u00e7in de\u011ferlidir.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131","og_description":"AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in prompt optimizasyonunun kritik rol\u00fcn\u00fc ke\u015ffedin. TOON (Token Oriented Output Nudge) ve geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak uygulamal\u0131 dersler edinin. Bu makale, Power Platform ekosisteminde \u00e7al\u0131\u015fan herkes i\u00e7in de\u011ferlidir.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-11-24T06:31:22+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"21 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131","datePublished":"2025-11-24T06:31:22+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/"},"wordCount":3966,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["AI"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/","name":"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-11-24T06:31:22+00:00","description":"AI Builder ile \u00fcretken yapay zeka modellerinden en iyi sonu\u00e7lar\u0131 almak i\u00e7in prompt optimizasyonunun kritik rol\u00fcn\u00fc ke\u015ffedin. TOON (Token Oriented Output Nudge) ve geleneksel metin tabanl\u0131 prompt yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak uygulamal\u0131 dersler edinin. Bu makale, Power Platform ekosisteminde \u00e7al\u0131\u015fan herkes i\u00e7in de\u011ferlidir.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ai-builder-prompt-optimizasyonu-toon-ve-metin-farki\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"AI Builder Prompt Optimizasyonu: TOON ve Metin Fark\u0131"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34976","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34976"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34976\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34976"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34976"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34976"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}