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...

真的没绷住，小心眼这块，这就破防了也是没绷住🤣

网易**不管问你啥，记住一个话术原则小小的提醒下各位留子：**时不要直来直去有啥说啥；千万得多思考别说太满给自己留个思考或回旋的余地・1、被问 “有没有接触过网易的产品”（哪怕了解不多）别直接说 “没有”（容易显得缺乏兴趣）试试：“之前用过网易云音乐和网易新闻，对产品的界面设计和功能逻辑有过留意。虽然没有深入研究，但能感受到网易产品注重用户体验的特点，入职后会系统学习相关产品知识”・2、被问 “能接受高强度的项目加班吗”别勉强说 “没问题”（后续可能难以承受）试试：“我理解互联网行业项目推进时需要集中精力，在关键节点愿意配合团队加班。但也会注重提升工作效率，合理规划时间，尽量在正常工作时间完成...