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...

社区里全是牛人大佬。大一大二各种比赛，大三各种顶尖实习。研究生的话，我能接受，本科生展现这种实力，我觉得还是太牛掰了。看简历都是各种顶尖项目。都这么夸张了吗。按道理来说，在大学里，做兼职赚钱，成绩优异，英语过得去，有相关的项目经验，只要有任意一两项，我在生活中都觉得他很优秀了。牛客里老是刷出全能怪物，简直非人哉啊。看到都吓人，这真的是人类能完成的嘛。

如果是开发岗也这样对我就好了😂

1. 针对你第一段或以Java语言为主的实习经历，介绍一下项目中的亮点或者难点。2. 你在消息推送改造中使用Redis ZSet加上线程池实现了定时推送，详细说说这个方案的设计思路。3. 在分布式系统中，多个实例同时扫描Redis ZSet时，要怎么保证任务不会重复执行？4. 从Redis中取到的任务执行超时（比如超过一秒），你们有什么措施防止任务堆积？5. 你们的Redis ZSet中是否有过期任务的概念？过期时间设置为多久？如果任务过期了，会怎么做清理？6. 系统中如果因为系统异常或业务异常，出现轮询Redis ZSet读不到数据（本身有数据却读不到）的情况，有没有做兜底处理？7. 你在项...