Gemini API ile mimari görsel analizi: 4 etkili prompt ve iş akışı

Bu rehberde ne öğreneceksiniz?

Bir mimari render’ı, iç mekân fotoğrafı ya da malzeme örneğini Gemini API’ye iletip görsel hakkında açıklama ve belirli sorulara yanıt istemek mümkün. Google’ın görsel anlama dokümantasyonu; görsel açıklama, sınıflandırma ve görsel soru-cevap gibi kullanım alanlarını sıralıyor. Ayrıca belirli senaryolarda nesne algılama ve segmentasyon için ek eğitimle doğruluğun artırıldığını belirtiyor. Bu, her görselde veya her mimari görevde aynı doğruluk garantisinin verildiği anlamına gelmiyor.

Bu eğitimde görseli API’ye nasıl aktaracağınızı, soruyu nasıl sınırlandıracağınızı ve yanıtı proje değerlendirmesinde nasıl kullanabileceğinizi adım adım göreceksiniz. Örnek prompt’lar mimari ve iç mekân işlerine göre tarafımızdan hazırlanmıştır; kaynak dokümandan kopyalanmış örnekler değildir.

Gereksinimler ve görsel seçimi

Google’ın Gemini API kılavuzunda Python, JavaScript, Java, Go ve REST örnekleri bulunuyor. Aşağıdaki iş akışı bir görseli metin talimatıyla birlikte API’ye gönderme mantığına dayanıyor. Kod örneklerinde kullanılan model adı gemini-3.8-flash. Dokümanın üst kısmında Gemini 4 Argon’un kullanılabilir olduğu da belirtiliyor; ancak burada sunulan görsel gönderme kod örnekleri gemini-3.8-flash kullanıyor. Bu nedenle model adını değiştirirken kullanılan modelin güncel API dokümantasyonunu kontrol edin.

Görseli üç yöntemden biriyle aktarabilirsiniz: URL, satır içi görsel verisi veya Files API. URL yöntemi herkese açık görseller için uygun olarak tanımlanıyor. Satır içi yöntemde görsel base64 biçiminde gönderiliyor; toplam istek boyutu metin prompt’larını, sistem talimatlarını ve görsel verisini kapsayacak şekilde 20 MB’ı aşmamalı. Daha büyük dosyalar veya aynı görseli birden fazla istekte kullanma durumunda Files API öneriliyor. İstek örneklerinde görselin MIME türü de gönderiliyor.

Elinizde proje sunumunda kullanılabilecek, incelenmesini istediğiniz bir görsel bulundurun. Görselde ölçü, malzeme ya da mekân niteliği gibi doğrulanması önemli unsurlar varsa, modelden bunları kesin veri gibi üretmesini istemeyin. Görsel üzerinden yapılan yorumları proje çizimleri ve kaynak belgelerle ayrıca kontrol edin.

Adım adım mimari görsel analizi

1. Görsel aktarım yöntemini belirleyin

Küçük bir görsel ve tek seferlik deneme için satır içi görsel verisi kullanılabilir. Görseli yeniden kullanacaksanız veya dosya büyükse Files API akışını tercih edin. Google’ın örneklerinde bu akışta önce dosya yükleniyor, ardından dönen URI ve MIME türü metin girdisiyle birlikte isteğe ekleniyor. API’ye erişim yönteminiz kullandığınız dile göre değişebilir; kaynakta Python, JavaScript, Java, Go ve REST örnekleri yer alıyor.

2. Genel açıklama isteyin

İlk istekte modelden render’ın bütününe ilişkin kısa, gözleme dayalı bir açıklama alın. Bu örnek, cevabın kapsamını ve biçimini baştan belirler.

Bu mimari görseli yalnızca görüntüde seçilebilen unsurlara dayanarak açıkla. Mekânın türünü, görünen ana malzemeleri, aydınlatma karakterini ve kadrajda dikkat çeken öğeleri kısa bir listede belirt. Görselden çıkarılamayan bilgileri tahmin etme; belirsiz noktaları ayrıca yaz.

Buradaki “yalnızca görüntüde seçilebilen unsurlar” ve “belirsiz noktaları ayrıca yaz” ifadeleri, yanıtı gözleme dayalı tutmaya yardımcı olur. Google’ın prompt kılavuzu, açık ve belirli talimatlar vermeyi öneriyor; istenen yanıt biçimini de prompt içinde tarif edebilirsiniz.

3. Belirli bir mekân unsuruna odaklanın

Genel açıklamanın ardından tek bir konu seçin. Örneğin malzeme görünümü, aydınlatma veya kadraj hakkında ayrı ayrı soru yöneltin. Aynı prompt’ta birbirinden farklı çok sayıda değerlendirme istemek yerine görevi bölmek, hangi yanıtın hangi soruya karşılık geldiğini takip etmeyi kolaylaştırır.

Görselde görülebilen yüzeyleri ayrı ayrı listele. Her yüzey için yalnızca görünen renk, doku ve parlaklık özelliklerini yaz. Malzemenin gerçek ürün adını veya üreticisini görüntüden belirleyemiyorsan bunu açıkça belirt.

Bu prompt, ürün kimliği uydurulmasını istemiyor; gözle görülebilen yüzey niteliklerini talep ediyor. Model yanıtı tasarım kararı için ipucu sağlayabilir, fakat malzeme tedarik bilgisi yerine geçmez.

4. Görsel soru-cevapla incelemeyi daraltın

Belirli bir bölgeye ilişkin soru sorarken, konum tarifini görseldeki görünür işaretlerle açıklayın. Yanıtın kısa mı, maddeli mi olacağını da belirtin. Gemini modelleri görsel soru-cevap için kullanılabiliyor; bununla birlikte görüntüde seçilemeyen ayrıntıların kesinleştirilmesini beklemeyin.

Görselin sağ tarafındaki oturma alanında görülebilen öğeleri sırala. Her öğeyi tek bir kısa maddeyle açıkla. Görüntüden güvenilir biçimde seçilemeyen ayrıntıları tahmin etme.

Konum tarifini kendi görselinize göre değiştirin. Modelin bir öğeyi yanlış konumlandırdığını fark ederseniz soruyu daha dar bir bölgeye yöneltip yanıtı yeniden inceleyin.

5. Çıktı formatını belirleyin

İnceleme notlarını ekip içinde karşılaştıracaksanız, istenen alanları prompt’ta açıkça yazın. Google’ın prompt stratejileri rehberi; yanıt biçimi, kısıtlar ve örneklerle model davranışının yönlendirilebileceğini anlatıyor. Bu, karmaşık ve kesin bir şemaya ihtiyaç duyulan durumlarda API’nin yapılandırılmış çıktı özelliğinin yerine geçmez.

Bu iç mekân görseli için şu başlıkları kullan: Mekânın genel izlenimi, görünen yüzeyler, aydınlatma, kadrajda dikkat çeken unsurlar ve belirsiz kalan noktalar. Her başlığın altında en fazla iki kısa madde yaz. Görselde bulunmayan bilgileri ekleme.

Yanıtı proje notlarına almadan önce her maddeyi görselle karşılaştırın. İstenen başlıkların gelmemesi veya yanıtın fazla genel kalması durumunda prompt’a örnek ya da daha açık kısıt ekleyerek tekrar deneyin. Prompt tasarımının yinelemeli bir süreç olduğu Google dokümanında özellikle vurgulanıyor.

Sık yapılan hatalar

Tek prompt’ta çok fazla iş istemek: Görsel açıklaması, tasarım eleştirisi, malzeme tespiti ve uygulama önerilerini tek istekte birleştirmek kapsamı belirsizleştirir. Görevi bölün ve her istekte tek bir amaca odaklanın.

Görselden çıkarılamayan verileri kesin kabul etmek: Bir yüzeyin gerçek ürününü veya görünmeyen mekânsal bilgileri yalnızca render üzerinden doğrulatmaya çalışmayın. Yanıttaki belirsiz noktaları işaretleyin ve teknik belgelerle karşılaştırın.

Dosya aktarım yöntemini göz ardı etmek: Satır içi görsel verisi yönteminde toplam istek 20 MB sınırına tabidir. Büyük ya da tekrar kullanılacak görseller için dokümantasyonda Files API öneriliyor.

Yanıt biçimini belirtmemek: Model, formatı açıkça tarif edilmeyen istekte farklı uzunlukta veya biçimde yanıt verebilir. Başlıkları, madde sayısını ve kapsamı önceden belirtin.

Sonraki adımlar: ofis ve eğitim iş akışına uyarlama

İlk denemeleri farklı türde mimari görseller üzerinde yapıp hangi prompt ifadelerinin tutarlı, kontrol edilebilir notlar ürettiğini karşılaştırın. Google, prompt tasarımının deneme ve iyileştirme gerektirdiğini belirtiyor; dolayısıyla tek bir şablonu her projede aynı sonucu verecekmiş gibi kabul etmeyin. Ekip içinde kullanılıyorsa, görselin hangi yöntemle aktarıldığını ve hangi model adının kullanıldığını çalışma notlarına eklemek karşılaştırmayı kolaylaştırabilir.

Bu yaklaşım, görseller hakkında ilk açıklamaları ve inceleme başlıklarını hazırlamak isteyen mimarlık ofisleri, iç mimarlar ve öğrenciler için yararlı olabilir. Ancak üretilen metin bir çizim, ölçüm veya malzeme doğrulama kaynağı değildir. Görsel yorumunu proje belgeleriyle teyit edin; modelin yanıt vermediği ya da belirsiz kaldığı noktaları tasarım kararına dönüştürmeden önce ayrıca inceleyin.

Kaynak ve lisans

Bu eğitim, Google AI for Developers’ın Gemini API “Image understanding” ve “Prompt design strategies” dokümanlarındaki teknik iş akışlarına dayanır. Her iki kaynak CC BY 4.0 lisanslıdır; içerik Türkçeye uyarlanmış ve mimari görsel analizi için yeni örnek prompt’larla açıklanmıştır.