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...

字节 ld 是真拿我当兄弟，我以为之前请我吃饭只是给我打感情牌，没想到还有真金白银哈哈哈哈。发现把我字节的二次元朋友都倒挂了

27 届二本找实习😭😭 求指导 求建议

前言：二面已经结束，虽然还不知道有没有三面，但是清楚的是还需要努力哇面试题：很多和项目相关，不太好展开讲，抓几个重点说说。问： 如果你要设计一个登入的功能，说说前后端的逻辑：答： 首先前后端分离，前端需要一个登入的UI组件，还需要在提交前验证一下账号、密码等有没有填好,如(是否为空)，然后向后端发送请求，携带前端输入的信息，接着可以在vite配置代理服务器上解决跨域问题，后端接收请求后，与数据链接验证身份，核对密码等(提了一下，如果是注册就得通过hash加密，不能存储明文)，登入成功就可以在后端生产一个token，这个token可以在返回前端后，储存在localstorage上，这样就可以在一...