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...

双方原为男女朋友关系，推测是吵架分手，男生要钱（符合男生人设）。男方先说：“把钱还我。”转头又轻蔑一句：“不用了。”要钱的是他，拒绝的也是他——不是大方，是拿金钱当筹码；不是放下，是用冷漠划清她的卑微。女方终于爆发：“和你认识是我难以启齿的黑历史！”连讽刺都带着痛：“请开水滴筹吧！”——不是同情，是看透他的算计与虚伪。点赞过十万，追更后续。

1. Qt中有哪些实现多线程的方式？Qt 提供了多种实现多线程的方式，常见的有：QThread 类：继承 QThread 并重写其 run() 方法，创建和管理线程。QObject::moveToThread()：将一个对象移到另一个线程中运行，通常配合事件循环使用，适用于 GUI 与工作线程之间的分离。QtConcurrent：这是 Qt 提供的并行编程框架，通过较为简单的接口（如 QtConcurrent::run()）来并行执行函数。QThreadPool：管理一组线程，允许将任务提交给线程池，而不需要手动创建和管理线程。适用于任务较为简单且数量较多的情况。2. QThread的使用方法...