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...

27届2本，ssob基本都是已读不回，只有个别小厂能约到面试，，是项目过于简单了，还是我应该再做一个项目呢。。。走过路过的大佬看一眼孩子吧，孩子真懵B了

牛爷爷们，boss投递简历了20+了，只有字节给面了（处女面估计过不了😫），是项目有问题吗，还是不应当写上游戏服务器的项目，换项目有什么推荐的方向吗，如果要写项目的数据，面试官都会问哪些问题呀

1. qmake 和 CMake 有什么区别？答：qmake 和 CMake 都是跨平台的构建工具，但两者的定位和使用场景不同。qmakeQt 官方早期提供的构建工具使用 .pro 文件进行项目配置对 Qt 支持友好，上手成本低功能相对简单，扩展性有限新项目中使用逐渐减少CMake通用型构建工具，适用于多种语言和框架使用 CMakeLists.txt 进行配置生态成熟，扩展性强更适合大型和复杂工程Qt 6 官方推荐使用总结：qmake 简单易用但功能有限；CMake 通用性强，是当前主流趋势。2. .pro 文件的作用是什么？常用配置有哪些？答：.pro 文件是 qmake 的工程配置文件，用...