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...

这场秋招，像一场历时三季的跋涉。自九月实习归来启程，前后投出近三百份简历，经历二三十场面试，也收获了十余枚果实——天津气象局、腾讯、北自所、浪潮、北汽研究院、北汽福田、一汽启明、亚信安全、国电南瑞、经纬恒润……央企、国企、私企、事业编，大厂、中厂、小厂，一路走来，风景各异。最终，我选择了天津气象局的事业编。薪水虽不高，却图一份安稳与平静。我不知道这个选择是否绝对正确，只明白人生如远行，既然选择了方向，便愿一路前行，无惧风雨。

想问问大佬们一段实习可以不写背景吗？ 面试官问的话单纯可以答 产出和大概项目背景介绍可以吗？ 因为鼠鼠这段实习呆的时间很短，根本没法往下问，流程如果问的话只能结合ai编 想问问大佬们有什么建议吗？