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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

老粉都知道小猪猪我很久没更新了，因为秋招非常非常不顺利，emo了三个月了，接下来说一下我的情况吧本人是双非本 专业是完全不着计算机边的非科班，比较有优势的是有两段大厂实习，美团和字节。秋招面了50+场泡池子泡死的：滴滴 快手 去哪儿 小鹏汽车 不知名的一两个小厂其中字节13场 两次3面挂 两次2面挂 一次一面挂其中有2场面试题没写出来，其他的都是全a，但该挂还是挂，第三次三面才面进去字节，秋招加暑期总共面了22次字节，在字节的面评可以出成书了快手面了8场，2次实习的，通过了但没去，一次2面挂 最后一次到录用评估 至今无消息滴滴三面完 没几天挂了 所有技术面找不出2个问题是我回答不上来的，三面还来说我去过字节，应该不会考虑滴滴吧，直接给我干傻了去哪儿一天速通 至今无消息小鹏汽车hr 至今无消息美团2面挂 然后不捞我了，三个志愿全部结束，估计被卡学历了虾皮二面挂 这个是我菜，面试官太牛逼了拼多多二面挂 3道题也全写了 也没问题是回答不出来的 泡一周后挂腾讯面了5次 一次2面挂 三次一面挂，我宣布腾讯是世界上最难进的互联网公司然后还有一些零零散散的中小厂，但是数量比较少，约面大多数都是大厂。整体的战况非常惨烈，面试机会少，就算面过了也需要和各路神仙横向对比，很多次我都是那个被比下去的人，不过这也正常，毕竟谁会放着一个985的硕士不招，反而去招一个双非读化学的小子感觉现在互联网对学历的要求越来越高了，不仅仅要985还要硕士了，双非几乎没啥生存空间了，我感觉未来几年双非想要进大厂开发的难度应该直线上升了，唯一的打法还是从大二刷实习，然后苟个转正，不然要是去秋招大概率是炮灰。而且就我面字节这么多次，已经开始问很多ai的东西了，你一破本科生要是没实习没科研懂什么ai啊，纯纯白给了

除了 Java，我最推荐学习 Python。Python 语法简洁、易上手，非常适合快速实现想法。它在数据分析、人工智能、机器学习领域占据主流地位，同时在 Web 开发和自动化脚本方面也非常高效。学习 Python 不仅能扩展技术视野，还能在实践中快速提升解决问题的能力，是 Java 程序员进阶的理想选择。