投递时间线：（已经很详细了哈 5.7晚11点投递→5.9下午通知→5.10中午12：30左右完成→5.10通知一面→5.12一面→5.14通知二面→5.15晚上二面→5.16通知三面→5.17三面 （**内容上个帖子发过了，这里主要说面试相关 目前三场面试均已通过，具体问题见图片哈（时间较长遗忘较多） 🔵一面：技术面-15mins左右） 流程：自我介绍→拷打项目→部分八股，无反问 🔵二面：疑似hr面 -20mins左右（具体不清楚） 流程：自我介绍→自选项目介绍（不一定非得体现技术含量高，我觉得更多可能侧重于合作，当时我问了我的面试官）→聊天局→反问 ❗️but 大家二面差别好像挺大的，已...

是腾讯的csig腾讯云，前天晚上九点突然打电话约面，激动的通宵学了一晚上，第二天状态很差改了今天（以后再也不通宵学习了）感觉自己浪费了面试官一个半小时单纯手写＋场景，无八股无项目无算法，打击真的很大，全是在面试官提醒的情况下完成的，自己技术方面真的还是有待提高，实力匹配不上大厂和已经面试的两个公司完全不一样，很注重编码能力和解决问题的能力，然而我这两个方面都很薄弱，面试官人很好很耐心的等我写完题目，遇到瓶颈也会提醒我，写不出题也会很耐心的跟我讲解好感动，到最后面试结束还安慰我打算把下周最后一场面试面完之后就不面啦，如果能去实习还是很开心，但是最重要的还是好好努力提高技术以下是面经第一题// 实现一个解析 url 参数的函数function parseUrl(urlStr) {// TODO}parseUrl('*********************************************');// 返回 {a: 1, b: 2, c: 3}追问：在链接里见过什么部分？用 hash 路由的话放在哪第二题// 考虑有一个异步任务要执行，返回 Promise，这个任务可能会失败，请实现 retry 方法，返回新方法，可以在失败后自动重试指定的次数。/*** 异步任务重试* @param task 要执行的异步任务* @param times 需要重试的次数，默认为 3 次*/function retry(task, times = 3) {// TODO: 请实现}// ---------------测试示例 ----------------// 原方法const request = async (data) => {// 模拟失败if (Math.random() < 0.7) {throw new Error('request failed');}const res = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts', {method: 'POST',body: JSON.stringify(data),});return res.json();}// 新的方法const requestWithRetry = retry(request);// 使用async function run() {const res = await requestWithRetry({ body: 'content' });console.log(res);}run();第三题就是给 retry 函数添加类型注释，用到泛型第四题：在组件库中将 Alert 用 api 的形式实现（应该就是 message 这个组件）怎么渲染到一个浮层里而不是原地渲染出来

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...