Ik maak een productie fastapi backend voor jouw ai saas applicatie


Over deze dienst
Automatische vertaling
Een AI-product bouwen en een backend die meer aankan dan een demo?
Ik bouw een schone, productieklare Python/FastAPI backend voor jouw AI SaaS, RAG-applicatie, agent workflow, webapp of interne platform.
Je backend kan onder andere bevatten:
- FastAPI REST APIs
- PostgreSQL en SQLAlchemy
- Authenticatie en rolgebaseerde toegang
- Integraties met OpenAI, Claude of Gemini
- Vector databases en RAG APIs
- Bestands- en documentverwerking
- Achtergrondtaken en webhooks
- Integraties met third-party API's
- Docker deployment
- Validatie, logging en foutafhandeling
- Tests en technische documentatie
Ik richt me op schaalbare architectuur en onderhoudbare code in plaats van snelle demo-only endpoints.
Stuur me een bericht voordat je een Standard of Premium bestelling plaatst, met je architectuur, benodigde integraties en deploymentdoel.
Maak kennis met Muhammad Hamza
AI Engineer for RAG, Agents and Business Automation
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsjun 2023
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering1 jaar
Talen
Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je de FastAPI backend verbinden met mijn bestaande frontend?
Ja. Ik kan APIs bouwen voor een bestaande Flutter, React, Next.js, mobiele, web- of desktopapplicatie. Deel alsjeblieft de benodigde frontend workflow en API-verwachtingen voordat je bestelt.
Welke databases ondersteund u?
PostgreSQL is mijn favoriete keuze voor productiesystemen. Afhankelijk van het project kan ik ook werken met SQLite, MySQL, MongoDB, Redis of een vector database.
Kun je authenticatie en gebruikersrollen toevoegen?
Ja. Standaard- en Premium-projecten kunnen JWT-authenticatie, OAuth waar nodig, rolgebaseerde permissies, beveiligde endpoints en gebruikersbeheer-workflows bevatten.
Kun je OpenAI, Claude of Gemini integreren?
Ja. Ik kan ondersteunde LLM APIs zoals OpenAI, Anthropic Claude en Google Gemini integreren in de backend op basis van de eisen van jouw applicatie.
Kun je een RAG of vector-search backend bouwen?
Ja. Ik kan documentinvoer, embeddings, vector search, retrieval APIs, bron-gebonden antwoorden en gerelateerde RAG backend-componenten implementeren wanneer deze in de scope van het project vallen.

