---
title: "Elle Prompt Ayarlamayı Bırakın: DSPy ile Bir LLM Programı Geliştirin ve Optimize Edin"
url: https://blog.edumints.com/elle-prompt-ayarlamayi-birakin-dspy-ile-bir-llm-programi-gel-xh8luqe4
category: "LLM"
date: 2026-09-28T09:11:50.329Z
publisher: Edumints Blog
lang: tr-TR
source_name: "dev.to"
source_url: https://dev.to/aifrontierpost/stop-hand-tuning-prompts-build-and-optimize-an-llm-program-with-dspy-4en2
---

# Elle Prompt Ayarlamayı Bırakın: DSPy ile Bir LLM Programı Geliştirin ve Optimize Edin

Üretim ortamındaki her LLM özelliği eninde sonunda aynı duvara çarpar. Süreç, Python dosyasındaki basit bir prompt metniyle başlar; ardından bir sistem mesajı, üç örnek, markdown içine gömülen JSON çıktıları için formatlama yamaları ve `# DOKUNMAYIN — 2026-08-14'te ayarlandı` şeklinde bir yorum satırıyla kontrolden çıkar. Kimse bunu test edemez, versiyon farklarını (diff) izleyemez ve model sağlayıcısı bir güncelleme yayınladığında sistem sessizce bozulur.

Stanford NLP tarafından geliştirilen MIT lisanslı **DSPy (v3.4.0)**, bu sorunu kökten çözer. DSPy ile serbest metinli prompt yazmayı bırakıp **program yazmaya** başlarsınız:
- **Tipli İmzalar (Signatures):** Sisteme neyin girip neyin çıkacağını açıkça tanımlar.
- **Modüller (Modules):** Akıl yürütme stratejilerini bir araya getirir.
- **Optimize Edici (Optimizer):** Tıpkı bir derleyicinin kodu mimariye göre optimize etmesi gibi, tüm programı tanımladığınız bir metriğe göre derler. Böylece prompt, kaynak kod değil, bir derleme çıktısı (**build artifact**) haline gelir.

Bu rehberde, müşteri destek biletlerini aciliyet (**urgency**) ve ilgili ekibe (**team**) göre sınıflandıran bir önceliklendirme programı ele alınmaktadır. Sistem önce `dspy.Evaluate` ile ölçülmekte, ardından `BootstrapFewShot` ile derlenerek doğruluk oranı **%55.6'dan %88.9'a** çıkarılmaktadır. Üstelik tüm döngü (programla, ölç, derle) deterministik bir simülatör modeli üzerinde sıfır API harcamasıyla çevrimdışı çalıştırılabilmektedir.

## Neye İhtiyacınız Olacak

- **Python 3.10+ ve pip:** Donanım olarak standart bir CPU yeterlidir; GPU gereksinimi yoktur.
- **DSPy 3.4.0:** Kurulum `pip install dspy` komutuyla yapılır ve `python -c "import dspy; print(dspy.__version__)"` komutuyla doğrulanır.
- **SandboxLM Simülatörü:** Ana akış için herhangi bir API anahtarı gerekmez. DSPy'ın `DummyLM` sınıfını temel alan bu simülatör, prompt içindeki few-shot örneklerini okur; aksi halde gerçek bir sıfır-örnekli (zero-shot) taban çizgisi gibi zayıf bir anahtar kelime yaklaşımına döner.
- **İsteğe Bağlı Model Erişimi:** Canlıya geçiş için OpenAI, Anthropic veya yerel bir Ollama sunucusu tek bir satırla simülatörün yerine geçirilebilir.

## Adım 1: Kurulum ve Yapılandırma

İlk olarak kütüphane kurulur ve sürüm kontrolü yapılır:
- `pip install dspy`
- `python -c "import dspy; print(dspy.__version__)"`

Her DSPy programı, `dspy.configure` üzerinden hangi dil modelinin kullanılacağını belirterek başlar. Gerçek sağlayıcılar veya yerel modeller LiteLLM tarzı string ile tanımlanır:
- OpenAI rotası: `dspy.configure(lm=dspy.LM("openai/gpt-4o-mini"))`
- Yerel Ollama rotası: `dspy.LM("ollama/llama3.1", api_base="http://localhost:11434")`

Bu rehberde ise çevrimdışı geliştirme için `sandbox_lm.py` dosyası yapılandırılır. Bu dosya, `dspy.utils.dummies` modülündeki `DummyLM` sınıfını miras alır ve DSPy 3.4'ün çağırdığı `_use_example` kancasını (hook) geçersiz kılar. Girdiyle en çok kelime örtüşmesi olan few-shot örneğinin çıktısını kopyalar; örtüşme yoksa zayıf sezgisele geri döner.

Yazılım geliştiriciler için çıkarım: Prompt'ları kırılgan metin blokları yerine tip güvenli modüller ve derlenebilir yapılar olarak ele almak, LLM sistemlerini sürdürülebilir yazılım mühendisliği standartlarına kavuşturur.

[Orijinal kaynağa buradan ulaşabilirsiniz.](https://dev.to/aifrontierpost/stop-hand-tuning-prompts-build-and-optimize-an-llm-program-with-dspy-4en2)

---

Bu konuyu derinlemesine öğrenmek isterseniz: [DSPy ile Programatik Prompt Optimizasyonu](https://edumints.com/kesfet/sistematik-prompt-muhendisligi-ve-dspy-ile-program-xpig) modülüne göz atın.

---

**Kaynak:** [dev.to](https://dev.to/aifrontierpost/stop-hand-tuning-prompts-build-and-optimize-an-llm-program-with-dspy-4en2)
**Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/elle-prompt-ayarlamayi-birakin-dspy-ile-bir-llm-programi-gel-xh8luqe4