# Context Engineering

Adres: https://softwaredictionary.org/tr/terimler/context-engineering
Kategori: Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi
Son güncelleme: 2026-10-05
Türkçe karşılığı: bağlam mühendisliği
Okunuşu: kontekst encinıring

Kısaca: Context engineering, işi güvenilir biçimde yapabilsin diye LLM'in her çağrıda ne gördüğünü (talimatlar, belgeler, araç sonuçları, geçmiş) seçme pratiğidir.

## Context engineering nedir?

Bir dil modeli yalnızca cevap verdiği anda context window'unda olanı bilir: sistem prompt'u, o ana kadarki konuşma ve uygulamanın eklediği diğer her şey. Context engineering, her bir çağrıda bu pencereye neyin, hangi biçimde ve hangi sırayla gireceğine karar verme işidir.

Prompt engineering iyi bir talimatı nasıl ifade edeceğinizle ilgilidir; context engineering ise onun çevresindeki her şeyle. Bir yapay zekâ ajanı için bu; doğru belgeleri getirmek, uzun geçmişleri özetlemek, araç tanımlarını ve sonuçlarını iletmek, geri dönebileceği notlar tutmak ve yalnızca dikkatini dağıtacak olanı dışarıda bırakmak demektir. Terim, ajanlar uzun ve çok adımlı görevler yürütmeye başladıkça 2025'te yaygınlaştı.

Pencere sınırlıdır ve her token hem para hem dikkat demektir; bu yüzden daha fazla bağlam her zaman daha iyi değildir. Modeller çok uzun girdilerin içine gömülü ayrıntıları kaçırma eğilimindedir; eskimiş ya da çelişkili bilgi de onları yanlış yola sokar. İyi bir context engineering, modelin bu adım için ihtiyaç duyduğunu kullanacağı yerin yakınında tutar ve geri kalanını atar.

## Önemli noktalar

- Context engineering, bir LLM'in her çağrıda ne gördüğüne karar verir: talimatlar, veri, araç sonuçları ve geçmiş.
- Talimatın kendisine odaklanan prompt engineering'den daha geniştir.
- Yapay zekâ ajanlarında başlıca araçları getirme, özetleme ve bellektir.
- Daha fazla bağlam daha iyi bağlam değildir: ilgisiz ya da eskimiş metin cevapları kötüleştirir.

## Örnek: Bir ajanın tek adımı için bağlamı kurmak

```typescript
// Fit the most useful pieces into a fixed token budget, most important first
function buildContext(task: string, history: Message[], docs: Doc[], budget: number): Message[] {
  const context: Message[] = [{ role: "system", content: INSTRUCTIONS }];
  let used = countTokens(INSTRUCTIONS) + countTokens(task);

  for (const doc of docs.slice(0, 3)) {
    // the three best-matching documents, if they fit
    if (used + countTokens(doc.text) > budget) break;
    context.push({ role: "user", content: `Source: ${doc.text}` });
    used += countTokens(doc.text);
  }

  // older turns are replaced by a short summary
  context.push({ role: "user", content: `Earlier: ${summarize(history)}` });
  context.push({ role: "user", content: task });
  return context;
}
```

## Sık sorulan sorular

**Context engineering, prompt engineering ile aynı şey mi?**

Hayır, daha geniştir. Prompt engineering talimatı nasıl ifade ettiğinizle ilgilidir; context engineering ise getirilen belgeler, araç sonuçları, bellek ve konuşma geçmişi dahil, modelin talimatla birlikte aldığı bütün bilgiyle ilgilidir.

**Neden her şeyi çok büyük context window'u olan bir modele koymuyoruz?**

Çünkü hem maliyet hem kalite zarar görür. Uzun girdiler daha yavaş ve daha pahalıdır, modeller de bu girdilerin ortasına gömülü ayrıntıları gözden kaçırma eğilimindedir; bu yüzden kısa ve ilgili bir bağlam genellikle uzun ve eksiksiz bir bağlamdan daha iyi cevaplar verir.

---

Software Dictionary: https://softwaredictionary.org/tr · https://softwaredictionary.org/tr/llms.txt