Tarihin büyük bölümünde, bilgisayarlar aynı anda tek tip veriyle çalıştı: bir programda metin, diğerinde görüntüler, başka bir yerde ses. Ama insanlar dünyayı bu şekilde deneyimlemez. Aynı anda görür, duyar, okur ve konuşuruz, çevremizi anlamak için tüm bu girdileri birleştiririz.

**Çok Modlu Yapay Zeka** her şeyi değiştirir. Bu modeller birden fazla bilgi türünü birlikte işleyebilir—hakkında sorunuzu okurken bir görüntüyü analiz etmek veya metin açıklamalarınızdan görüntüler üretmek. Bu bölüm size bu güçlü sistemlerle etkili iletişim kurmayı öğretir.

<Callout type="info" title="Çok Modlu Ne Demek?">
"Çok" birden fazla anlamına gelir ve "modlu" veri modlarına veya türlerine atıfta bulunur. Çok modlu bir model birden fazla modaliteyle çalışabilir: metin, görüntüler, ses, video veya hatta kod. Her tür için ayrı araçlar yerine, tek bir model hepsini birlikte anlar.
</Callout>

## Çok Modlu Neden Önemli

Geleneksel yapay zeka her şeyi kelimelerle tanımlamanızı gerektiriyordu. Bir görüntü hakkında sormak mı istiyorsunuz? Önce tanımlamanız gerekiyordu. Bir belgeyi analiz etmek mi istiyorsunuz? Manuel olarak transkribe etmeniz gerekiyordu. Çok modlu modeller bu engelleri ortadan kaldırır.

<InfoGrid items={[
  { label: "Gör ve Anla", description: "Bir görüntü yükle ve doğrudan sorular sor—tanımlama gerekmez", example: "\"Bu devre şemasında ne yanlış?\"", color: "blue" },
  { label: "Kelimelerden Oluştur", description: "Ne istediğini tanımla ve görüntüler, ses veya video üret", example: "\"Suluboya stilinde dağların üzerinde gün batımı\"", color: "purple" },
  { label: "Her Şeyi Birleştir", description: "Tek bir konuşmada metin, görüntüler ve diğer medyayı karıştır", example: "\"Bu iki tasarımı karşılaştır ve mobil için hangisinin daha iyi olduğunu söyle\"", color: "green" },
  { label: "Belgeleri Analiz Et", description: "Belge, fiş veya ekran görüntüsü fotoğraflarından bilgi çıkar", example: "\"Bu fatura fotoğrafından tüm satır öğelerini çıkar\"", color: "amber" }
]} />

## Çok Modlu İçin Promptlama Neden Daha da Önemli

Sadece metin modelleriyle, yapay zeka tam olarak yazdığınızı alır. Ama çok modlu modellerle, yapay zeka görsel veya işitsel bilgiyi yorumlamalıdır—ve yorum rehberlik gerektirir.

<Compare 
  before={{ label: "Belirsiz çok modlu prompt", content: "Bu görüntüde ne görüyorsun?\n\n[karmaşık bir dashboard görüntüsü]" }}
  after={{ label: "Yönlendirilmiş çok modlu prompt", content: "Bu analitik dashboard'umuzun ekran görüntüsü. Şunlara odaklan:\n1. Sağ üstteki dönüşüm oranı grafiği\n2. Herhangi bir hata göstergesi veya uyarı\n3. Verinin normal mi anormal mi göründüğü\n\n[karmaşık bir dashboard görüntüsü]" }}
/>

**Rehberlik olmadan**, model renkleri, düzeni veya alakasız detayları tanımlayabilir. **Rehberlikle**, sizin için gerçekten önemli olan şeylere odaklanır.

<Callout type="warning" title="Yorum Boşluğu">
Bir görüntüye baktığınızda, bağlamınız ve hedeflerinize göre neyin önemli olduğunu anında bilirsiniz. Yapay zeka siz sağlamadıkça bu bağlama sahip değildir. Duvardaki çatlağın fotoğrafı olabilir: bir yapısal mühendislik endişesi, artistik bir doku veya alakasız arka plan. Promptunuz yapay zekanın nasıl yorumlayacağını belirler.
</Callout>

## Çok Modlu Manzara

Farklı modellerin farklı yetenekleri vardır. İşte 2025'te mevcut olanlar:

### Anlama Modelleri (Girdi → Analiz)

Bu modeller çeşitli medya türlerini kabul eder ve metin analizi veya yanıtlar üretir.

<InfoGrid items={[
  { label: "GPT-4o / GPT-5", description: "Metin + Görüntüler + Ses → Metin. OpenAI'ın 128K bağlamlı amiral gemisi, güçlü yaratıcı ve muhakeme yetenekleri.", color: "green" },
  { label: "Claude 4 Sonnet/Opus", description: "Metin + Görüntüler → Metin. Anthropic'in gelişmiş muhakemeli güvenlik odaklı modeli, kodlama ve karmaşık görevler için mükemmel.", color: "purple" },
  { label: "Gemini 2.5", description: "Metin + Görüntüler + Ses + Video → Metin. Google'ın 1M token bağlamlı modeli, kodlama ve araştırma için hızlı işleme.", color: "blue" },
  { label: "LLaMA 4 Scout", description: "Metin + Görüntüler + Video → Metin. Meta'nın uzun belgeler için devasa 10M token bağlamlı açık kaynak modeli.", color: "cyan" },
  { label: "Grok 4", description: "Metin + Görüntüler → Metin. xAI'ın güncel yanıtlar için gerçek zamanlı veri erişimli modeli.", color: "red" }
]} />

### Üretim Modelleri (Metin → Medya)

Bu modeller metin açıklamalarından görüntüler, ses veya video oluşturur.

<InfoGrid items={[
  { label: "DALL-E 3", description: "Metin → Görüntüler. OpenAI'ın prompt açıklamalarına yüksek doğruluklu görüntü üreticisi.", color: "amber" },
  { label: "Midjourney", description: "Metin + Görüntüler → Görüntüler. Artistik kalite, stil kontrolü ve estetik çıktılarıyla tanınır.", color: "pink" },
  { label: "Sora", description: "Metin → Video. OpenAI'ın açıklamalardan klipler oluşturan video üretim modeli.", color: "red" },
  { label: "Whisper", description: "Ses → Metin. OpenAI'ın diller arası yüksek doğruluklu konuşma-metin modeli.", color: "cyan" }
]} />

<Callout type="info" title="Hızlı Evrim">
Çok modlu manzara hızla değişir. Yeni modeller sık sık çıkar ve mevcut modeller güncellemelerle yetenekler kazanır. Güncel özellikler ve sınırlamalar için her zaman en son dokümantasyonu kontrol edin.
</Callout>

## Görüntü Anlama Promptları

En yaygın çok modlu kullanım durumu yapay zekadan görüntüleri analiz etmesini istemektir. Anahtar, neye ihtiyacınız olduğu hakkında bağlam sağlamaktır.

### Temel Görüntü Analizi

Net bir istek yapısıyla başlayın. Modele hangi yönlere odaklanacağını söyleyin.

<TryIt 
  title="Yapılandırılmış Görüntü Analizi"
  description="Bu prompt görüntü analizi için net bir çerçeve sağlar. Model tam olarak hangi bilgiye ihtiyacınız olduğunu bilir."
  prompt={`Bu görüntüyü analiz et ve şunları tanımla:

1. **Ana Konu**: Bu görüntünün birincil odağı nedir?
2. **Ortam**: Burası neresi gibi görünüyor? (iç/dış mekan, konum türü)
3. **Ruh Hali**: Hangi duygusal ton veya atmosferi iletiyor?
4. **Metin İçeriği**: Görünür metin, tabelalar veya etiketler var mı?
5. **Dikkat Çekici Detaylar**: İlk bakışta birinin kaçırabileceği ne var?
6. **Teknik Kalite**: Aydınlatma, odak ve kompozisyon nasıl?

[Analiz etmek istediğiniz görüntüyü yapıştırın veya tanımlayın]

Görüntü açıklaması veya URL: \${imageDescription}`}
/>

### Görüntüler İçin Yapılandırılmış Çıktı

Görüntü analizini programatik olarak işlemeniz gerektiğinde, JSON çıktısı isteyin.

<TryIt 
  title="JSON Görüntü Analizi"
  description="Görüntü analizinden ayrıştırması ve uygulamalarda kullanması kolay yapılandırılmış veri alın."
  prompt={`Bu görüntüyü analiz et ve şu yapıda bir JSON nesnesi döndür:

{
  "ozet": "Tek cümle açıklama",
  "nesneler": ["Görünür ana nesnelerin listesi"],
  "insanlar": {
    "sayi": "sayı veya 'yok'",
    "aktiviteler": ["Varsa ne yapıyorlar"]
  },
  "tespit_edilen_metin": ["Görüntüde görünür metin"],
  "renkler": {
    "baskın": ["İlk 3 renk"],
    "ruh_hali": "Sıcak/Soğuk/Nötr"
  },
  "ortam": {
    "tur": "ic_mekan/dis_mekan/bilinmiyor",
    "aciklama": "Daha spesifik konum açıklaması"
  },
  "teknik": {
    "kalite": "yuksek/orta/dusuk",
    "aydinlatma": "Aydınlatma açıklaması",
    "kompozisyon": "Çerçeveleme/kompozisyon açıklaması"
  },
  "guven": "yuksek/orta/dusuk"
}

Analiz edilecek görüntü: \${imageDescription}`}
/>

### Karşılaştırmalı Analiz

Birden fazla görüntüyü karşılaştırmak net etiketleme ve spesifik karşılaştırma kriterleri gerektirir.

<TryIt 
  title="Görüntü Karşılaştırma"
  description="İki veya daha fazla görüntüyü kararınız için önemli olan spesifik kriterlerle karşılaştırın."
  prompt={`\${purpose} için bu görüntüleri karşılaştır:

**Görüntü A**: \${imageA}
**Görüntü B**: \${imageB}

Her görüntüyü şu kriterlerde analiz et:
1. \${criterion1} (önem: yüksek)
2. \${criterion2} (önem: orta)  
3. \${criterion3} (önem: düşük)

Sağla:
- Her kriter için yan yana karşılaştırma
- Her birinin güçlü ve zayıf yönleri
- Gerekçeyle net öneri
- Herhangi bir endişe veya uyarı`}
/>

## Belge ve Ekran Görüntüsü Analizi

Çok modlu yapay zekanın en pratik uygulamalarından biri belgeleri, ekran görüntülerini ve UI öğelerini analiz etmektir. Bu saatlerce manuel transkripsiyon ve inceleme tasarrufu sağlar.

### Belge Çıkarma

Taranan belgeler, fiş fotoğrafları ve görüntü olarak PDF'ler hepsi işlenebilir. Anahtar, modele ne tür bir belge olduğunu ve hangi bilgiye ihtiyacınız olduğunu söylemektir.

<TryIt 
  title="Belge Veri Çıkarıcı"
  description="Belge, fiş, fatura veya form fotoğraflarından yapılandırılmış veri çıkarın."
  prompt={`Bu bir \${documentType} fotoğrafı/taraması.

Tüm bilgiyi yapılandırılmış JSON formatına çıkar:

{
  "belge_turu": "tespit edilen tür",
  "tarih": "varsa",
  "anahtar_alanlar": {
    "alan_adi": "deger"
  },
  "satir_ogeleri": [
    {"aciklama": "", "tutar": ""}
  ],
  "toplamlar": {
    "ara_toplam": "",
    "vergi": "",
    "toplam": ""
  },
  "el_yazisi_notlar": ["el yazısı metin"],
  "belirsiz_bolumler": ["okunması zor alanlar"],
  "guven": "yuksek/orta/dusuk"
}

ÖNEMLİ: Herhangi bir metin belirsizse, tahmin etmek yerine "belirsiz_bolumler"de not edin. Önemli bölümler okunması zorsa güveni "dusuk" olarak işaretleyin.

Belge açıklaması: \${documentDescription}`}
/>

### Ekran Görüntüsü ve UI Analizi

Ekran görüntüleri hata ayıklama, UX incelemesi ve dokümantasyon için altın madenleridir. Yapay zekayı önemli olana odaklanması için yönlendirin.

<TryIt 
  title="UI/UX Ekran Görüntüsü Analizörü"
  description="Hata ayıklama, UX incelemesi veya dokümantasyon için ekran görüntülerinin detaylı analizini alın."
  prompt={`Bu \${applicationName}'in bir ekran görüntüsü.

Bu arayüzü analiz et:

**Tanımlama**
- Bu hangi ekran/sayfa/durum?
- Kullanıcı burada muhtemelen ne yapmaya çalışıyor?

**UI Öğeleri**
- Ana etkileşimli öğeler (butonlar, formlar, menüler)
- Mevcut durum (seçili, doldurulmuş veya genişletilmiş bir şey var mı?)
- Herhangi bir hata mesajı, uyarı veya bildirim var mı?

**UX Değerlendirmesi**
- Düzen net ve sezgisel mi?
- Kafa karıştırıcı öğeler veya belirsiz etiketler var mı?
- Erişilebilirlik endişeleri (kontrast, metin boyutu vb.)?

**Tespit Edilen Sorunlar**
- Görsel hatalar veya hizalama sorunları?
- Kesik metin veya taşma sorunları?
- Tutarsız stil?

Ekran görüntüsü açıklaması: \${screenshotDescription}`}
/>

## Görüntü Üretim Promptları

Metin açıklamalarından görüntü üretmek bir sanat formudur. Promptunuz ne kadar spesifik ve yapılandırılmışsa, sonuç vizyonunuza o kadar yakın olacaktır.

### Görüntü Promptunun Anatomisi

Etkili görüntü üretim promptlarının birkaç bileşeni vardır:

<InfoGrid items={[
  { label: "Konu", description: "Görüntünün ana odağı nedir?", example: "Sonbahar yapraklarında oynayan golden retriever", color: "blue" },
  { label: "Stil", description: "Hangi artistik stil veya ortam?", example: "Suluboya, dijital sanat, fotorealistik", color: "purple" },
  { label: "Kompozisyon", description: "Sahne nasıl düzenleniyor?", example: "Yakın çekim portre, geniş manzara, kuş bakışı", color: "green" },
  { label: "Aydınlatma", description: "Işık kaynağı ve kalitesi ne?", example: "Yumuşak sabah ışığı, dramatik gölgeler, neon parıltısı", color: "amber" },
  { label: "Ruh Hali", description: "Hangi duyguyu uyandırmalı?", example: "Huzurlu, enerjik, gizemli, nostaljik", color: "pink" },
  { label: "Detaylar", description: "Dahil edilecek veya kaçınılacak spesifik öğeler", example: "Dahil et: çiçekler. Kaçın: metin, filigranlar", color: "cyan" }
]} />

### Temel Görüntü Üretimi

<TryIt 
  title="Yapılandırılmış Görüntü Promptu"
  description="Detaylı, spesifik görüntü üretim promptları oluşturmak için bu şablonu kullanın."
  prompt={`Bu spesifikasyonlarla bir görüntü oluştur:

**Konu**: \${subject}

**Stil**: \${style}
**Ortam**: \${medium} (örn. yağlı boya, dijital sanat, fotoğraf)

**Kompozisyon**:
- Çerçeveleme: \${framing} (yakın çekim, orta çekim, geniş açı)
- Perspektif: \${perspective} (göz hizası, alt açı, üstten)
- Odak: \${focusArea}

**Aydınlatma**:
- Kaynak: \${lightSource}
- Kalite: \${lightQuality} (yumuşak, sert, dağınık)
- Günün saati: \${timeOfDay}

**Renk Paleti**: \${colors}

**Ruh Hali/Atmosfer**: \${mood}

**Dahil Edilmeli**: \${includeElements}
**Kaçınılmalı**: \${avoidElements}

**Teknik**: \${aspectRatio} en-boy oranı, yüksek kalite`}
/>

## Ses Promptlama

Ses işleme, konuşulan içeriğin transkripsiyonunu, analizini ve anlaşılmasını açar. Anahtar, sesin ne içerdiği hakkında bağlam sağlamaktır.

### Gelişmiş Transkripsiyon

Temel transkripsiyon sadece başlangıçtır. İyi promptlarla, konuşmacı tanımlama, zaman damgaları ve alana özgü doğruluk alabilirsiniz.

<TryIt 
  title="Akıllı Transkripsiyon"
  description="Konuşmacı etiketleri, zaman damgaları ve belirsiz bölümlerin işlenmesiyle doğru transkripsiyonlar alın."
  prompt={`Bu ses kaydını transkribe et.

**Bağlam**: \${recordingType} (toplantı, röportaj, podcast, ders vb.)
**Beklenen Konuşmacılar**: \${speakerCount} (\${speakerRoles})
**Alan**: \${domain} (beklenecek teknik terimler: \${technicalTerms})

**Çıktı Formatı**:
[00:00] **Konuşmacı 1 (İsim/Rol)**: Transkribe edilmiş metin burada.
[00:15] **Konuşmacı 2 (İsim/Rol)**: Yanıtları burada.

**Talimatlar**:
- Doğal aralarda zaman damgaları ekle (her 30-60 saniyede veya konuşmacı değişimlerinde)
- Belirsiz bölümleri [duyulmuyor] veya [belirsiz: en iyi tahmin?] olarak işaretle
- Konuşma dışı sesleri köşeli parantezle not et: [gülüşme], [telefon çalıyor], [uzun duraklama]
- Dolgu kelimeleri sadece anlamlıysa koru (şey, ee kaldırılabilir)
- Aksiyon öğelerini veya kararları → sembolüyle işaretle

Ses açıklaması: \${audioDescription}`}
/>

## Video Promptlama

Video, görsel ve ses analizini zaman içinde birleştirir. Zorluk, yapay zekayı tüm süre boyunca ilgili yönlere odaklanması için yönlendirmektir.

### Video Anlama

<TryIt 
  title="Kapsamlı Video Analizi"
  description="Zaman çizelgesi, görsel öğeler ve anahtar anlar dahil video içeriğinin yapılandırılmış dökümünü alın."
  prompt={`Bu videoyu analiz et: \${videoDescription}

Kapsamlı bir analiz sağla:

**1. Genel Bakış** (2-3 cümle)
Bu video ne hakkında? Ana mesaj veya amaç nedir?

**2. Anahtar Anların Zaman Çizelgesi**
| Zaman Damgası | Olay | Önemi |
|---------------|------|-------|
| 0:00 | ... | ... |

**3. Görsel Analiz**
- Ortam/Konum: Bu nerede geçiyor?
- İnsanlar: Kim görünüyor? Ne yapıyorlar?
- Nesneler: Öne çıkan ana öğeler veya proplar
- Görsel stil: Kalite, kurgu, kullanılan grafikler

**4. Ses Analizi**
- Konuşma: Yapılan ana noktalar (diyalog varsa)
- Müzik: Türü, ruh hali, nasıl kullanılıyor
- Ses efektleri: Dikkat çekici ses öğeleri

**5. Üretim Kalitesi**
- Video kalitesi ve kurgu
- Tempo ve yapı
- Amacı için etkinlik

**6. Hedef Kitle**
Bu video kimin için yapılmış? Onlara iyi hizmet ediyor mu?

**7. Ana Çıkarımlar**
İzleyici bu videodan ne hatırlamalı?`}
/>

## Çok Modlu Kombinasyonlar

Çok modlu yapay zekanın gerçek gücü, farklı girdi türlerini birleştirdiğinizde ortaya çıkar. Bu kombinasyonlar, tek herhangi bir modaliteyle imkansız olan analizleri mümkün kılar.

### Ekran Görüntüsü + Kod Hata Ayıklama

Geliştiriciler için en güçlü kombinasyonlardan biri: görsel hatayı kodla birlikte görmek.

<TryIt 
  title="Görsel Hata Ayıklayıcı"
  description="Hem görsel çıktıyı hem de kaynak kodu birlikte analiz ederek UI sorunlarını hata ayıklayın."
  prompt={`Bir UI hatam var. İşte gördüğüm ve kodum:

**Ekran Görüntüsü Açıklaması**: \${screenshotDescription}
**Yanlış Olan**: \${bugDescription}
**Beklenen Davranış**: \${expectedBehavior}

**İlgili Kod**:
\`\`\`\${language}
\${code}
\`\`\`

Lütfen yardım et:

**1. Kök Neden Analizi**
- Kodda bu görsel soruna ne sebep oluyor?
- Hangi spesifik satır(lar) sorumlu?

**2. Açıklama**
- Bu kod neden bu görsel sonucu üretiyor?
- Altta yatan mekanizma nedir?

**3. Düzeltme**
\`\`\`\${language}
// Düzeltilmiş kod burada
\`\`\`

**4. Önleme**
- Gelecekte bu tür hatalardan nasıl kaçınılır
- Kontrol edilecek ilgili sorunlar`}
/>

## Çok Modlu Promptlar İçin En İyi Uygulamalar

Çok modlu yapay zekadan harika sonuçlar almak hem yeteneklerini hem de sınırlamalarını anlamayı gerektirir.

### Çok Modlu Promptları Etkili Yapan Şeyler

<InfoGrid items={[
  { label: "Bağlam Sağla", description: "Modele medyanın ne olduğunu ve neden analiz ettiğinizi söyle", example: "\"Bu e-ticaret sitemiz için bir ürün fotoğrafı...\"", color: "green" },
  { label: "Spesifik Ol", description: "Genel izlenimler yerine belirli öğeler hakkında sor", example: "\"Sağ üst köşedeki fiyatlandırma tablosuna odaklan\"", color: "green" },
  { label: "Konumlara Referans Ver", description: "Mekansal dil kullanarak spesifik alanlara işaret et", example: "\"Sol alt çeyrekte...\"", color: "green" },
  { label: "Hedefini Belirt", description: "Analizi ne için kullanacağını açıkla", example: "\"Bu görüntünün mobil uygulamamız için işe yarayıp yaramadığına karar vermem gerekiyor\"", color: "green" }
]} />

### Kaçınılacak Yaygın Tuzaklar

<InfoGrid items={[
  { label: "Mükemmel Görüş Varsaymak", description: "Modeller küçük detayları kaçırabilir, özellikle düşük çözünürlüklü görüntülerde", example: "Sıkıştırılmış ekran görüntüsünde 8pt metin hakkında sorma", color: "red" },
  { label: "Mükemmel OCR Beklemek", description: "El yazısı, olağandışı fontlar ve karmaşık düzenler hatalara neden olabilir", example: "Fişlerden ve formlardan çıkarılan metni doğrula", color: "red" },
  { label: "İçerik Politikalarını Yoksaymak", description: "Modellerin belirli içerik türlerinde kısıtlamaları var", example: "Spesifik bireyleri tanımlamaz veya uygunsuz içeriği analiz etmez", color: "red" },
  { label: "Doğrulamayı Atlamak", description: "Medyadan çıkarılan kritik bilgileri her zaman doğrula", example: "Belge çıkarmadan sayıları, tarihleri ve isimleri iki kez kontrol et", color: "red" }
]} />

<Quiz 
  question="Çok modlu modeller için promptlama neden sadece metin modellerinden DAHA fazla önemlidir?"
  options={[
    "Çok modlu modeller daha az zeki ve daha fazla yardıma ihtiyaç duyar",
    "Görüntüler ve ses doğası gereği belirsiz—yapay zekanın hangi yönlerin önemli olduğunu bilmesi için bağlama ihtiyacı var",
    "Çok modlu modeller aynı anda sadece bir girdi türünü işleyebilir",
    "Metin promptları çok modlu modellerle çalışmaz"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="Bir görüntüye baktığınızda, hedeflerinize göre neyin önemli olduğunu anında bilirsiniz. Yapay zeka bu bağlama sahip değil—duvardaki çatlağın fotoğrafı bir mühendislik endişesi, artistik bir doku veya alakasız arka plan olabilir. Promptunuz yapay zekanın sağladığınız medyayı nasıl yorumlayıp odaklanacağını belirler."
/>
