接前文:双非硕秋招java后端转ai应用开发心路历程(一) 暑期面试小厂通过后，当时也有过纠结要不要去，因为在牛客包括其他平台的信息都不太建议去小厂，说工作面比较窄，对技术提升的帮助不是很大等等，尤其是我这个公司目前还是在银行驻场，但思虑再三，最终决定还是入职看一下，尽信书不如无书，实地考察更有说服力一点，抱着这样的心态来到了现在的公司(实习薪资也比较可观)。 入职后发现这个公司简直是梦中情司，965，除了特别繁忙的时候基本不加班，午休一个半小时，晚上下班前一小时左右可以去食堂吃晚饭(驻场要加20%管理费，简直气人)，在WLB方面简直堪称完美。而且这个公司的大部分项目都涉及到数智化改造，所以基...

RT，楼主刚刚实习了一个月多，来的时候说好能实习6个月，但是完全学不到东西，所以准备早点跑路准备暑期，不过福利刚陆陆续续到账，一想到要跟人事说我要滚了就好尴尬，大家都用什么接口离职的

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...