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Vou construir sua rag pipeline ou servidor mcp em python
Adham Momen
Sobre este Serviço
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Você precisa de uma funcionalidade de LLM que funcione com seus próprios dados e ferramentas, criada para que sua equipe possa mantê-la.
O que eu crio em Python:
- RAG pipelines: ingestão, divisão em partes, recuperação e respostas, medidas com um pequeno conjunto de avaliação para você ver que funciona
- servidores MCP que expõem suas ferramentas ou dados para Claude e outros agentes, com o contrato testado
- Backends e automação em torno de APIs de LLM (Claude, OpenAI, modelos locais Llama)
O que você recebe: código-fonte limpo, comentado, testes e um README. Premium inclui um conjunto de avaliação e implantação no seu servidor Linux.
Por que eu: construí o mcp-warrant, que verifica se um servidor MCP cumpre o contrato que anuncia, e o agentarch, um sistema RAG multiagente que reproduz exatamente a partir do seu rastro. Eu executo meu próprio servidor Linux com serviços em Python, um dashboard de operações e automação sem supervisão.
Envie-me uma mensagem com o que o sistema deve fazer, onde seus dados vivem e como será implantado.
Conheça mais sobre Adham Momen
Adham Momen
AI Red Teaming and LLM Evaluation Engineer
- A partir deEgito
- Membro desdejul. de 2021
Idiomas
Árabe, Inglês
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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Perguntas frequentes
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Quais modelos e stacks você utiliza?
Python em primeiro lugar. Claude, OpenAI e modelos locais; SQLite ou o banco de dados que você já usa; Docker no Linux. Se você já tem uma stack, eu construo dentro dela.
