Ik bouw jouw rag-pijplijn of MCP-server in Python


Over deze dienst
Automatische vertaling
Heb je een LLM-functie nodig die werkt met jouw data en tools, zodat je team het zelf kan onderhouden.
Wat ik in Python bouw:
- RAG-pijplijnen: data-inname, chunking, retrieval en antwoorden, getest met een kleine evaluatie-set zodat je weet dat het werkt
- MCP-servers die jouw tools of data exposen aan Claude en andere agents, met geteste contracten
- Backends en automatisering rondom LLM-API's ( Claude, OpenAI, lokale Llama-modellen)
Wat je krijgt: schone, geannoteerde broncode, tests en een README. Premium voegt een eval-suite toe en deployment op jouw Linux-server.
Waarom ik: ik bouwde mcp-warrant, waarmee wordt gecontroleerd of een MCP-server het contract nakomt dat hij adverteert, en agentarch, een multi-agent RAG-systeem dat exact vanaf zijn trace afspeelt. Ik run mijn eigen Linux-server met Python-services, een ops-dashboard en onbemande automatisering.
Stuur me een bericht met wat het systeem moet doen, waar jouw data staat, en hoe het uitgerold zal worden.
Maak kennis met Adham Momen
AI Red Teaming and LLM Evaluation Engineer
- Afkomstig uitEgypte
- Lid sindsjul 2021
Talen
Arabisch, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke modellen en stacks werk je?
Allereerst Python. Claude, OpenAI en lokale modellen; SQLite of de database die jij al gebruikt; Docker op Linux. Als je al een stack hebt, bouw ik erin mee.

