心态爆炸，二次面阿里，透心凉，发个面经攒人品说出你记得的排序算法快排、冒泡实现思路（当场就想起来这两）TCP为什么要四次挥手什么是进程？和线程的区别？并发进程会有什么问题？进程的通信方式有哪些？分别介绍一下什么是虚拟内存？除了内存扩展，虚拟内存其他的作用（这里没明白想考察什么）Linux常见的命令背一下Linux怎么实现批量替换文本？现在有一个程序部署在Linux上运行很慢，说一下排查思路（没明白和Linux有什么关系）Linux有什么检测死锁的工具？对volatile的理解对synchronized的理解synchronized在不同方法上的锁粒度？两个线程并发访问不同的方法锁会发生什么？J...

1.5 一面1.7 二面1.8 三面剪映日常实习，三面只拷打了半个小时实习项目，最后说不是很理解某些地方的设计可能是产品的问题，然后就开始做算法题了，做出来后接着智力题，智力题答的磕磕绊绊，面试官引导下才答出来那三个问题。感觉又g了，还是做不到吗😭—————————————————1.9 告知三面通过约hr面，希望不会被横向挂掉吧🙏—————————————————1.13 三个工作日了，还没约上hr面，说hr面试官太忙了，大概率是在横向中吧，希望能泡出来🥲—————————————————1.15 告知hc满了😅转岗加面

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...