Kurs
Python ile DeepSeek Kullanımı
3 sa
1.4K
Perplexity Labs, doğal dil istemleriyle tam raporlar, panolar ve basit web uygulamaları oluşturabilen, Perplexity’nin proje tabanlı bir yapay zeka aracıdır.
Platformu kendi istemlerimle test ettikten sonra, hem kod yürütme yeteneklerinden hem de yalnızca HTML, CSS ve JavaScript kullanarak cilalı web uygulamaları üretebilmesinden gerçekten etkilendim. Bunu daha da çekici kılan ise tüm bu özelliklerin aylık 20 $ karşılığında sunulması.
Bu blogda Perplexity Labs’ın ne olduğunu, nasıl kullanılacağını açıklayacak ve beş pratik örnek üzerinden yeteneklerini test edeceğim.
Okurlarımızı yapay zekâdaki en son gelişmelerden haberdar etmek için, haftanın önemli haberlerini sadeleştiren, ücretsiz Cuma bültenimiz The Median’ı gönderiyoruz. Abone olun; haftada sadece birkaç dakikada güncel kalın:
Perplexity Labs Nedir?
Perplexity Labs, kullanıcı istemlerini raporlar, e-tablolar, panolar ve basit web uygulamaları gibi kapsamlı projelere dönüştürmek üzere tasarlanmış yapay zekâ destekli bir araçtır. Daha önce Manus AI kullandıysanız, deneyim oldukça benzer.
Perplexity Labs’ın nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olmak için, Labs galerisinden bir örnek üzerinden ilerleyeceğim: geleneksel ve yapay zekâ destekli yatırım stratejilerini karşılaştıran bir portföy performansı panosu.
Bir Lab oluşturduğunuzda, standart bir Perplexity sohbetinden farklı göründüğünü fark edeceksiniz. Geleneksel bir sohbet dizisinin aksine, bir labde, normal Görevler ve Kaynaklar bölmelerine ek olarak Uygulamalar, Varlıklar ve Görseller için ek bölmeler bulunur:
Etkileşimli pano
Bu örnekte olduğu gibi, açıkça bir web uygulaması, pano veya sunum istediğinizde Uygulamalar bölmesi görünür:
Geleneksel bir hisse senedi portföyü ile yapay zekâ destekli bir portföyün genel performans karşılaştırmasını gösterir; duygu etkisi, makroekonomik eğilimler ve portföy bileşimi üzerine bölümler sunar:
Bunu özellikle etkileyici kılan, uygulamanın Perplexity platformu dışında erişebileceğiniz ayrı bir sayfaya dağıtılmasıdır. Sayfayı yer imlerine ekleyebilir, paylaşabilir veya ilk labinize dönmenize gerek kalmadan daha sonra tekrar ziyaret edebilirsiniz.
Varlıklar bölmesi
Lab, uygulamayı çalıştıran tüm kodu Varlıklar bölmesinde de gösterir:
Varlıklar arasında araştırmaya dayalı olarak sentetik veriler ve grafikler üreten Python betikleri ile indirip inceleyebileceğiniz CSV veri kümeleri ve PNG görseller bulunur. Web uygulaması yalnızca üç dosyayla çalışır: yapı için HTML, stillendirme için CSS ve etkileşimli özellikler için JavaScript.
Görevler bölmesi
Size bütün resmi vermek adına, Görevler bölmesi araştırmanın nasıl yürütüldüğünü ve birleştirilen bilgilerin çeşitli Python betikleri, veri dosyaları ve nihai web uygulaması üzerinden nasıl aktığını adım adım gösterir:
Bu iş akışının görünürlüğü, nelerin oluşturulduğunu ve Labs’in probleme nasıl yaklaştığını anlamanıza yardımcı olur; böylece gelecekteki projeler için istemlerinizi iyileştirmeniz kolaylaşır.
Burada takdir ettiğim, bu panoyu mümkün kılan pek çok becerinin bir araya gelmiş olması:
- Derin araştırma
- İlgili bilgilerin bir veritabanında birleştirilmesi
- Veri analizi ve görselleştirme için Python programlama
- Uygulamayı görsel olarak çekici kılmak için UX tasarımı
- HTML, CSS ve JavaScript ile web uygulaması geliştirme
Elbette bu, Perplexity ekibinin özenle seçtiği bir galeri örneği; bu yüzden bu özelliği kendi Lablerimizi oluşturarak test etmemiz gerekecek.
Bir sonraki bölümde, Perplexity Labs kullanarak oluşturduğum örnek projeleri adım adım anlatacağım. Aşağıdaki her örnek, ayrı Lab oturumlarında tamamlanması 10 ila 30 dakika sürdü. Bir örnek dışında tümü, tüm uygulamayı oluşturmak için sadece tek bir istem gerektirdi. Sonuçlar, tutarlı biçimde temiz bir tasarım, hoş renk şemaları ve en önemlisi, kabul edilebilir işlevsellik sundu.
Örnek 1: İklim Verisi Görselleştirme
İlk olarak genel bir iklim verisi görselleştirme projesiyle bir lab denedim. İstem şu şekildeydi:
Visualize global temperature trends over the past decade using interactive heat maps.
The application should display yearly and monthly temperature variations across different regions of the world, with the ability to zoom into continents, countries, or cities.
Include features such as a time slider, hover tooltips with exact temperature data, anomaly highlights (compared to historical averages), and filters for land vs. ocean temperatures.
The design should be responsive, data-rich, and intuitive, suitable for both researchers and general audiences. Use reliable open-source climate data sources (e.g., NASA, NOAA, Berkeley Earth).Sonuca bakalım (Labe buradan da erişebilirsiniz):
Proje için üretilen rapor ayrıntılı ve yerindeydi. Ancak web uygulaması, umduğum kadar “havalı” görselleştirmeler içermiyordu:
Uygulama, bölgeler genelindeki iklim anomalilerini vurgulayan, yakınlaştırma/uzaklaştırma yapılabilen temel bir haritayla geliyor. Kullanıcılar, basit bir kontrolle anomali eşiğini ayarlayabilir ve kaydırıcıyla farklı zaman dilimlerinde gezinebilir.
Uygulama ayrıca bir animasyon özelliği de içeriyor, ancak iklim görselleştirmelerinden bekleyebileceğiniz analiz derinliğini sunmuyor. Bu sınırlamalara rağmen, sayfadaki tüm bileşenler amaçlandığı gibi çalışıyor (Labi kendiniz görmek için buraya bakın).
Tahminim, kullandığım istemin daha gelişmiş bir uygulama üretmek için yeterince yönlendirici ve ayrıntılı olmamasıydı. Bu nedenle, kalan projelerde daha betimleyici ve yapılandırılmış istemler kullandım.
Örnek 2: Özel Etkinlik Takvimi
Sonraki proje için, önde gelen kuruluşların düzenlediği konferanslar, buluşmalar, geliştirici günleri ve hackathonlar gibi yaklaşan tüm büyük teknoloji etkinliklerine ilişkin bilgileri toplayan takvim tipinde bir pano istedim:
Design a visually appealing calendar web application that displays upcoming events in Python, AI, data science, and machine learning. The app should showcase high-quality conferences, meetups, developer days, and hackathons organized by official organizations and reputable companies only (e.g., PyCon, IEEE, NeurIPS, Google, OpenAI, Hugging Face, etc.).
Each event card should include:
1. Event Name
2. Date(s)
3. Location (city, country, or virtual)
4. Organizing Body or Host
5. Registration Fee or Ticket Cost
6. Event Type (conference, meetup, dev day, hackathon, etc.)
7. Website or registration link
8. Brief description (agenda, target audience, notable speakers, etc.)
Prioritize clean and minimalist design and filter options (by date, topic, event type, location). The UI should support calendar view (monthly) and list view, with intuitive navigation and bookmarking for favorite events.Uygulamanın ilk sürümü, minimal bir arayüzle istediğim her şeye sahipti:
Etkinlikler doğru şekilde bulunup görüntüleniyor; birden fazla gün süren etkinlikler, ilgili günlerdeki takvim alanlarını kaplıyor. Etkinliğe tıklamak, etkinliği yer imlerine ekleme düğmesi olan kartı açıyor:
Tüm filtreler ve kontroller işlevsel; liste görünümü de öyle:
İlk sürümden sonra, uygulamanın yalnızca 2025 sonuna kadar olan etkinlikleri listelediğini fark ettim. Bunun üzerine sohbet penceresinde, Perplexity’den 2026 etkinliklerini de eklemesini istedim:
Can you update the app with events in 2026 as well?Bu noktada uygulama bozuldu. Perplexity Labs, çoğu kodlama asistanını etkileyen aynı soruna eğilimli görünüyor: aşırı mühendislik.
Yaklaşık 15 dakika sonra, Perplexity bana daha iyi bir arayüz ve yeni bir yer imleri yöneticisi içeren güncellenmiş uygulamayı verdi:
Ancak artık uygulama, her iki yıl için de yalnızca iki etkinlik içeriyordu; bu da yeni arayüzün mevcut veri hattını bozduğu anlamına geliyordu.
Dolayısıyla bu önemli bir nokta: kodlama asistanlarınıza sorunları mümkün olduğunca az değişiklikle düzeltmelerini her zaman söyleyin. Bu, temel dil modellerinin gereksiz ve istenmeyen özellikler ekleyerek belirteç sayısını artırmasını engeller.
Eminim bu hata birkaç ek istemle düzeltilebilir; öyleyse neden bir şans verip buradan denemiyorsunuz?
Örnek 3: Futbol Kulübü Panosu
Bir FC Barcelona taraftarı olarak maç sonuçlarını hevesle takip ederim, yaklaşan maçlara göz atarım ve transfer dedikoduları için düzenli olarak haberleri kontrol ederim. Bunu göz önünde bulundurarak, her şeyi takip etmek için bir pano oluşturmayı denedim:
Create a comprehensive, real-time dashboard for FC Barcelona fans that displays the following:
1. **Last 5 Match Results** – Include opponent, date, scoreline, competition, and key stats (e.g., goalscorers, assists, possession).
2. **Upcoming 5 Fixtures** – Show date, opponent, competition, kickoff time, and venue.
3. **Full Squad Overview** – List players by position with photos, jersey numbers, current contract status, contract expiry date, and injury status indicators.
4. **Transfer & Rumor Hub** – A dedicated news section summarizing credible reports on potential signings, departures, renewals, and management changes.
5. **Additional Useful Features**:
* **League Standing** with live table updates
* **Injury List & Recovery Timelines**
* **Top Scorers & Assist Leaders**
* **Player Stats Summary** (minutes played, goals, assists, cards)
* **Manager and Staff Info**
* **Fan Polls or Reactions** for each match or transfer rumor
* **Live Match Alerts** and countdowns to kickoff
The dashboard should be visually engaging, mobile-friendly, and update automatically via APIs from trusted football data providers (e.g., Football-Data.org, Transfermarkt, ESPN, or Opta).Perplexity yüzümü kara çıkarmadı:
Uygulama, FC Barcelona’nın resmi renklerinde hoş bir arayüzle istemdeki gereksinimlerin neredeyse tamamını karşılıyor. Kadro hakkında doğru bilgiler veriyor:
Ayrıca, dedikodular, olası transferler ve sözleşme uzatmalarına yönelik ayrı bir sekme var:
Bununla birlikte, sözleşme uzatmaları ve sakatlık güncellemeleri açısından birkaç yanlışlık vardı; bunları arama sürecindeki hatalara bağlayabiliriz.
Bir futbolsever olarak biliyorum ki, derin araştırma yapan en iyi dil modelleri bile futbol haberlerinin karmaşık dünyasında hatalar yapabiliyor. Örneğin, ChatGPT de zaman çizelgesi karmaşık olan bazı sorgularda benzer hatalar yapıyor.
Uygulamayı buradan keşfedebilirsiniz.
Örnek 4: Yapay Zekâ Girişim Takibi
Sıradaki proje, yapay zekâ girişimleriyle ilgili ve istemlerde net talimatların önemini gösteriyor:
Build a dynamic web application that tracks top-funded startups in AI, machine learning, and data science worldwide. The dashboard should pull from reliable funding databases (e.g., Crunchbase, PitchBook, CB Insights, or open-source alternatives) and display a curated list of startups with the following information:
1. Name, logo, and founding year
2. Headquarters location (city, country)
3. Founders (with brief bios if available)
4. Total funding raised, funding rounds, and latest round date
5. Top investors and VCs
6. Key products, APIs, or technologies offered
7. Primary market focus or industry vertical
8. Website, social links, and hiring page (if available)
Dashboard Features:
* Filter & Search: By funding amount, country, industry, founding year, or investor
* Charts & Trends:
* Funding over time (line or bar chart)
* Top countries and industries by startup count
* Funding distribution by round type (Seed, Series A, etc.)
* Map View: Interactive global map showing startup HQs by funding volume
* Bookmark & Watchlist: Let users save startups they’re interested in tracking
* Automatic Updates: Sync regularly with open APIs or scrape if permitted
The UI should be clean, responsive, and professional—suitable for founders, investors, or researchers. Prioritize intuitive UX, minimal loading times, and visual clarity for data-heavy views. Add dark mode and export-to-CSV optionsİstem iyi yapılandırılmış ve ayrıntılı olsa da, 2025 yılında olduğumuz gerçeği gibi önemli bir bilgi eksik — bu durum, Perplexity’nin tüm görevlerinde yılın 2024 olduğunu düşünmesine yansımış:
Buna bağlı olarak, uygulamanın kullanıcı arayüzü de hatalı araştırma sonuçlarını kullanıyor:
Gördüğünüz gibi, en son finansman tutarlarının tümü 2024’ten. Örneğin, OpenAI Mart 2025’te tek turda toplanan en yüksek miktar rekorunu 40 milyar $’ın üzerinde bir rakamla kırdı.
Bunun dışında, ana pano arayüzü çalışıyor ve koyu mod işlevsel. Ancak “Grafikler” ve “Harita” sekmeleri okunaksız grafikler gösteriyor; izleme listesi ve “CSV’ye Aktar” işlevleri ise hiç çalışmıyor.
Labi buradan keşfedin.
Örnek 5: Küresel Çatışma Görselleştirme
Son olarak, küresel çatışmaları gösteren bir pano kurmak istedim. Bu projenin de gerçek zamanlı bilgiye ihtiyaç duymasından ötürü, istemde yılı özellikle belirttim:
Create an interactive web dashboard that visualizes ongoing global conflicts, geopolitical tensions, and humanitarian crises in real time in 2025 June. The app should display a world map with clickable regions that surface detailed, verified information on each active conflict or crisis. Use reputable sources such as CrisisWatch, UN OCHA, ACLED, and major news outlets to provide live updates.
Each conflict entry should include:
1. Conflict name and affected regions
2. Key actors or parties involved (governments, rebel groups, coalitions, etc.)
3. Timeline of major events or escalations
4. Current status (active fighting, ceasefire, post-conflict recovery)
5. Human impact (displacement, casualties, humanitarian aid needs)
6. Links to news articles, UN reports, and crisis briefings
7. Tags (e.g., civil war, territorial dispute, ethnic violence)
Dashboard Features:
* Filter by region, conflict type, escalation level, or last update
* Time slider to visualize conflict evolution over weeks/months
* Toggle between map view and table/list view
* Live alerts for newly emerging conflicts or ceasefire violations
* Shareable conflict reports or exports (PDF/CSV)
* Optional integration with Twitter/X and RSS for news stream
Design the UI for clarity and urgency, with accessible visuals and support for mobile devices. Make it useful for analysts, journalists, NGOs, and concerned citizensBu uygulamanın ilk sürümü, duyarlı (responsive) olmayan bir sayfa üretti. Yine de aynı istemi yeni bir Labe yapıştırdığımda, Perplexity listemizdeki görsel açıdan en etkileyici ve tatmin edici örneği oluşturdu:
Uygulamanın tüm yönleri yerli yerinde—rakamlar doğru, kontroller çalışıyor, canlı uyarılar var ve henüz uygulanmamış özellikler için kullanıcıyı arka uç işlevselliği eklemeye yönlendiren hoş açılır pencereler bulunuyor.
Ayrıca uygulamanın siyah ve kırmızı teması bağlama uyuyor. Uygulama, tırmanış düzeyine göre farklı renk işaretleriyle sekiz aktif çatışmayı listeliyor.
Herhangi bir aktif çatışmaya tıklamak ayrıntılı bir kart açıyor:
Liste görünümü, en önemli noktaları özetlenmiş tam bir çatışma listesi gösteriyor:
Panoyu buradan keşfedin.
İstem Mühendisliğinin Önemi
Her kodlama asistanında olduğu gibi, iyi istemler yazmak her şeyi değiştirir; az önce gördüğümüz örnekler de bunu kanıtlıyor. Bu projeler için istemleri üretirken, kaba fikirlerimi ve gereksinimlerimi ChatGPT’ye verip onları iyileştirmesini istedim.
Bu yaklaşımın, el ile istem mühendisliğinden daha iyi çalıştığını düşünüyorum; çünkü BDM’ler (büyük dil modelleri) kendilerini daha iyi çalıştıracak talimatlar yazmada giderek daha iyi hale geliyor. Yine de istem mühendisliği iteratif bir süreçtir — gördüğünüz gibi, ChatGPT tarafından üretilen istemler bile sizin gözetiminiz olmadan bazı alanlarda başarısız olabilir.
Sonuç
Perplexity Labs’ı farklı proje türlerinde test ettiğinizde; araştırma, veri analizi ve web geliştirmeyi tek bir iş akışında birleştirme açısından etkileyici yetenekler sunduğunu görürsünüz.
Örneklerimiz, iyi yapılandırılmış ve ayrıntılı istemler sağlarsanız, temiz arayüzlere ve çalışan özelliklere sahip işlevsel uygulamalar bekleyebileceğinizi; muğlak talimatların ise hayal kırıklığı yarattığını gösterdi.
Testler aynı zamanda, önemli projeler için Labs’e güvenmeden önce dikkate almanız gereken bazı sınırlamaları da ortaya koydu. Örneğin, gerçek zamanlı veri doğruluğunun özellikle spor istatistikleri veya güncel olaylar gibi hızla değişen bilgilerde tutarsız kaldığını ve yinelemeli iyileştirmeler istediğinizde sistemin aşırı mühendisliğe meylettiğini gördük.
Yine de, aylık 20 $’lık abonelik; araştırma ve veri analizinden UX tasarımına ve web geliştirmeye uzanan birden çok alanda uzmanlık gerektiren bir araca erişim sağlar — bu da hızlı prototipleme ve keşif amaçlı projeler gerektiğinde onu değerli bir seçenek haline getirir.
Daha fazla yapay zekâ aracını keşfetmek isterseniz, aşağıdaki eğitimlere göz atın:
