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...

我跟老板谎称学校有事，请了一周假，实则溜出去跟女朋友去迪士尼玩了。结果发朋友圈时忘了屏蔽老板等我回来上班，老板瞅着我，似笑非笑地来了句：“迪士尼大学的事儿，办完啦？”。我就盯着他嘿嘿嘿的笑（刘晓燕式）

在实习的“landing”期，我面临了一个过渡阶段，既要快速适应新的工作环境，又要尽快掌握相关的工作内容和技能。这个时期对我来说既充满挑战，也充满机遇。首先，我意识到，适应公司的文化和团队氛围是至关重要的。刚开始，我花了一些时间去了解公司内部的流程、工具以及与同事们的沟通方式。我主动向经验丰富的同事请教，尽量多参与团队讨论，学会从他们的反馈中汲取经验，避免重复犯错。其次，我注重了自我学习和时间管理。工作中，我会主动进行任务拆解，设定每天的小目标，确保自己在规定的时间内完成任务。虽然刚开始做事可能会有些慢，但通过不断的实践，我逐渐提升了效率，也对工作内容有了更深的理解。最重要的是，保持积极的心态...