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...

如果是开发岗也这样对我就好了😂

erlang后端开发面试首先笔试，现场做：第一部分选择题(5题左右)：大部分与排序、查找、时间复杂度、稳定性这几个知识点有关。有一题是通过二叉树的中序和后序反推原二叉树。总体难度：低第二部分简答题：1.TCP与UDP有什么不同？ 2.写冒泡排序3.写出题目代码的递归结果4.考察引用与const修饰的值必须初始化总体难度：低偏中接着好像是1个技术主管面+1个HR面+1个HR面技术面：会涉及一点分布式（有了解过分布式吗）、对公司有了解吗两个HR面不为难人，很友善总体来说面试过程很好9377游戏2026届春招启动！【公司简介】9377集团成立于2011年，是集研发、发行和平台运营于一体的全球化综合型...