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...

？？？？？？如何评价

真诚求问各位牛爷爷，我手上现在有了一段京东前端的三个月的实习，主要做的是tob业务，个人其实感觉并没有学到太多东西。现在还有必要去在一月找一个日常实习吗？一方面是考虑想做一些toc方向的内容，学点相关的技术，且两段日常实习可能看起来更牛x。但是实习时间可能不会太长。一般暑期都是在3-4月需要开始面试了，所以如果一月找到实习，除非有日常转暑期的通道，可能就显得这段实习太单薄了。想听听牛爷爷们的建议和指点🥰引流一下

Claude Code 最近很火，号称“自然语言编程”神器。但是它官方的 Token 贵得离谱，还得开 Pro 会员，考虑到大家平时的使用可能并不需要那么强力的模型，so我们来个拼好饭版的性价比选项——智谱，glm官方支持直接把 API 接入到 Claude Code 里， 也就是用智谱的价格，享受 Claude Code 的完整交互体验。今天手把手教大家怎么在 Terminal (终端) 里配置这一套“拼好饭”方案。安装之前需要准备Node.js 环境和gitbash，但是我们都这么懒了，哦不，ai都这么发达了，直接让AI干多好，so TRAE就是你的不二之选，直接把这个需求给它让它开搞完成...