Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Bağlam Penceresi (Context Window)
Context Window
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Bağlam penceresi, bir modelin tek istekte okuyup yanıt üretirken dikkate alabileceği toplam token kapasitesidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiBağlam penceresi, modelin tek istekte gördüğü sistem talimatı, konuşma geçmişi, belgeler ve kendi ürettiği yanıtın birlikte sığabileceği kapasitedir. Pencere büyüdükçe daha fazla içerik verilebilir, ancak maliyet ve dikkat dağılması da artabilir. Modelin uzun bir metni kabul etmesi her ayrıntıyı eşit doğrulukla kullandığı anlamına gelmez. Büyük belgeler için bölümlere ayırma, özetleme, metadata filtreleme ve RAG birlikte kullanılabilir.
Çalışma mantığı: Sistem talimatı, kullanıcı mesajları, geçmiş konuşma, araç çıktıları ve ek belgeler aynı token bütçesine sığar. Pencere dolduğunda içerik kesilebilir, özetlenebilir veya ilgili parçalarla değiştirilebilir.
Kullanım alanları: Uzun rapor analizi, çok turlu asistan, kod tabanı inceleme, toplantı özeti ve belge karşılaştırmada kullanılır.
Sınırlılıklar: Büyük pencere tüm bilgilerin eşit hatırlandığını göstermez; ortadaki içerik kaybolabilir, maliyet artabilir ve gereksiz bağlam cevabı zayıflatabilir.
Çalışma mantığı: Sistem talimatı, kullanıcı mesajları, geçmiş konuşma, araç çıktıları ve ek belgeler aynı token bütçesine sığar. Pencere dolduğunda içerik kesilebilir, özetlenebilir veya ilgili parçalarla değiştirilebilir.
Kullanım alanları: Uzun rapor analizi, çok turlu asistan, kod tabanı inceleme, toplantı özeti ve belge karşılaştırmada kullanılır.
Sınırlılıklar: Büyük pencere tüm bilgilerin eşit hatırlandığını göstermez; ortadaki içerik kaybolabilir, maliyet artabilir ve gereksiz bağlam cevabı zayıflatabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBir dil modelinin aynı anda işleyebildiği token ve bağlam miktarıdır. Bu değer model, ürün ve planlara göre değişir; uzun belgeler gerektiğinde bölümlere ayrılarak veya erişim destekli yöntemlerle işlenebilir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir belge bağlam penceresine sığmıyorsa uygulama metni bölerek veya arama ile ilgili parçaları seçerek işler. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.