Ich baue deine RAG-Pipeline oder MCP-Server in Python

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domadomy
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Adham Momen
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Über diesen Service

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Du brauchst ein LLM-Feature, das mit deinen eigenen Daten und Tools funktioniert und von deinem Team gewartet werden kann.


Was ich in Python baue:

  • RAG-Pipelines: Ingestion, Chunking, Retrieval und Antworten, gemessen mit einem kleinen Eval-Satz, damit du weißt, dass es funktioniert
  • MCP-Server, die deine Tools oder Daten Claude und anderen Agents zugänglich machen, mit getesteten Verträgen
  • Backends und Automatisierung rund um LLM-APIs (Claude, OpenAI, lokale Llama-Modelle)


Was du bekommst: sauberen, kommentierten Quellcode, Tests und ein README. Premium enthält ein Eval-Set und die Bereitstellung auf deinem Linux-Server.


Warum ich: Ich habe mcp-warrant gebaut, das prüft, ob ein MCP-Server das versprochene Vertragswerk einhält, und agentarch, ein Multi-Agent-RAG-System, das exakt aus seinem Trace abspielt. Ich betreibe meinen eigenen Linux-Server mit Python-Diensten, einem Operations-Dashboard und einer autonomen Automatisierung.


Schreib mir, was das System tun soll, wo deine Daten liegen und wie es bereitgestellt werden wird.

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Adham Momen

AI Red Teaming and LLM Evaluation Engineer

  • AusÄgypten
  • Mitglied seitJuli 2021
  • Sprachen

    Arabisch, Englisch
I test AI systems the way attackers do: prompt injection, jailbreaks, data leakage and unsafe agent tool use. You get a report with working reproductions and fixes. I also build LLM evaluation suites and RAG/MCP backends in Python. I've published tools that red-team agents and audit LLM judges and guardrails (adhammomen.com), evaluate frontier-model code professionally, and contribute to open-source AI projects. I'm a fourth-year medical student and a native Arabic speaker, so I also cover medical and Arabic AI.

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