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

1. 请详细介绍一下你在项目中遇到的最难的问题，是如何解决的？参考答案：在智能小车项目中，遇到电机控制稳定性问题，高速抖动、低速响应迟钝。首先用示波器观察PWM波形，发现毛刺干扰。硬件方面：增加滤波电容和磁环抑制干扰。软件方面：实现PID控制算法替代开环控制，用Ziegler-Nichols方法整定初始参数后实测微调。加入软启动和限幅保护机制，最终稳定性提升80%以上。这个过程让我学会系统性分析问题、硬件软件协同调试，以及从理论到实践的完整开发流程。2. 你对AUTOSAR有了解吗？答案：AUTOSAR是汽车开放系统架构标准，分为Classic Platform（传统ECU）和Adaptive...