Büyük Dil Modelleri (LLM) ile çalışmak, özellikle bağlamı sürekli bir araya getirme ve yeniden birleştirme zorunluluğu, doğru araçların eksikliği ve güvenlik endişeleri nedeniyle geliştiriciler için zorlu bir süreç olabiliyor. Geliştiriciler genellikle sohbet uygulamaları veya "sihirli kara kutular" yerine, LLM'leri tıpkı bir Unix pipe gibi basitçe betiklemek istiyorlar. En büyük sorunlardan biri ise prompt injection gibi güvenlik açıklarının, LLM'in kendisinden ziyade altyapısal bir problem olarak görülmesi ve bu konuda denetlenebilir araçların eksikliği.
mlld.ai platformu, bu sorunlara çözüm sunarak güvenli LLM betikleme imkanı sağlıyor. Platform, verinin ne olduğunu takip ediyor ve runtime seviyesinde nereye gidebileceğini zorunlu kılıyor; bu süreçte LLM'in bir etkisi olmuyor. Bu yaklaşım, sihirli veya tescilli çözümler yerine, klasik güvenlik prensiplerini yeni bir probleme uygulayarak işliyor. mlld'nin sağladığı temel yapılar (primitives), geliştiricilerin LLM tabanlı uygulamalarını güvenli hale getirmelerine yardımcı oluyor.
mlld ile geliştiriciler, okunabilir kodlarla ajanlar ve orkestratörler oluşturabiliyor, böylece tekrarlayan görevlerden kurtuluyorlar. Platform, LLM iş akışlarını güvenli bir şekilde dağıtmak için gerekli olan denetlenebilir güvenlik önlemlerini (guardrails) sunuyor. Bu sayede, LLM'lerin potansiyelini tam olarak kullanmak isteyen ancak güvenlik ve karmaşıklık engelleriyle karşılaşan geliştiriciler için nihayet pratik ve güvenli bir çözüm sunulmuş oluyor.
mlld.ai, prompt injection gibi güvenlik sorunlarını altyapı düzeyinde çözerek ve runtime denetimi sunarak LLM tabanlı uygulamaların geliştirilmesini ve güvenli bir şekilde dağıtılmasını kolaylaştırıyor.