【腾讯校招内推】2020届校招，后续可帮忙查状态！！

还记得之前字节面试，面得贼难，这不会那不会的，面试官也是咔咔上强度，问redis底层，为什么大key，其他数据库为什么没有大key问题什么的咔咔上强度，但我现在会的更多啦，不过字节问的完全随机，估计就问出来新花样，难搞#牛客AI配图神器#。

刚刚去面了一家看起来只有10个人不到的小公司。我一进去他们的人：你先填表。然后我就填了如下内容：1. 个人基本信息：姓名，电话，学校等。2. 荣誉证书奖项等我没填的有：1. 个人身份证号2. 家庭地址3. 家庭成员信息4. 从高中到大学的学校信息5. 等...过了一会儿，然后他们把我的表交给面试官。面试官：这张表你就这样填的？那你不用面了。我：😅我寻思着也不是什么国家政府单位，而且还没入职和面试，为什么要填这么多消息？😅

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...