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...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

简历没发就被拒了为啥啊

1、自我介绍2、了解过Spring MVC吗3、线程安全问题4、你用过什么锁5、AOP切面类6、数据库分库分表7、MySQL优化8、Linux中查询/结束进程的指令9、场景题（忘记了，答得有点烂）10、没有寿司算法（服了）11、更偏向二次开发还是0-112、注重业务还是代码13、项目拷打反问14、技术栈（微服务，比较底层的代码，偏业务）#牛客AI配图神器#