暑期实习百度产品群面没约上

去年入职后，每个新员工都有一个导师，导师们对我们的工作也确实很上心，组织了关于产品研发的一系列课程给我们，其中就涉及如何写市场调研报告、产品功能描述以及如何Axure做原型图。和大学上课一样，“导师们”也给我们布置了任务，让我们在工作之余自己动手做一个demo出来。当时我为了偷懒，直接去找了Claude，把我的需求讲给它，它直接完成了一整套网页的html代码，然后再把html导入墨刀，形成了原型图，再自己做修改。当时我把这个操作归类为投机取巧，觉得并不能从这个路径上学到核心技能。直到前段时间刷公众号，发现有个帖子写的就是《用 Claude写PRD，产品经理从此告别手画原型图》，通读了一遍，发现...

菜菜，救救，帮帮😭😭😭   

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...