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...

rt，人生第一次实习，感觉自己是个大水货，配环境就花了一天，这个大项目，更是不知道该怎么捋，该怎么办该怎么办，怕被开了

10.28   笔试11.6     一面11.14   二面12.4     电话oc12.11   offer校企合作当时没投，想着作为秋招的保底，没想到秋招一败涂地，只剩个保底了

其实吧，算法来说，对于找工作，个人认为并不是决定性因素，大一玩去了，没进acm校队，然后大二开始才开始刷算法题，lc大概1300多道吧，然后codeforces是300+，再算上牛客，洛谷，acwing啥的，2k+应该是不少的，找工作的话，基本上笔试都是ak的，面试算法题基本也能在规定时间内写出来，但是这些并不会影响到什么，还是找了一个不算太好的程序员工作