Thoughtworks2022春招启动（内推码86803）

线上，面试官驻场的时候面的自我介绍实习拷打 JWT 加 Redis 双令牌机制，用户怎么授权的？Token在后台是怎么交互的？服务端怎么鉴权？（感觉面试官想引导我回答ThreadLocal，但是我没接）你说你用到了Redis，它是一个什么样的一个工具或者中间件？它主要用来解决什么问题？我就直接在应用里面用临时变量，比如Map当做Cache，它也是存在内存里面，为什么不选用这种方案？那这两种解决方案有什么优劣？数据一致性问题，讲解一下？那 Redis 有没有这个问题？怎么解决？那什么样的数据适合用缓存呢？你刚刚说了一个抢券的业务，那能不能描述一下这个业务里面哪些数据是可以用缓存来缓存的？那线程多...

几年前还没有chatgpt的时候，刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解，题解有几个问题：第一个是每次看的写题解的人都不一样，很难有一个统一的思路；第二个也是最重要的是，题解只提供了作者自己的思路，但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路，我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难，每次做不出来难受，找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多！它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它，它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近，只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写，chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了，其实那样写也没错，只是chat老师的题解有一点优化，这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变，用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化，它会告诉你只有哪里变了，其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板，易错点。经过chat老师的指导，我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo，然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题，套用思路失败了，没有他的题解，也不知道到底哪里错了；看别人的题解，思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师，他会针对我的代码告诉我我哪里想错了，应该怎么做；还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈！

没想到字节暑期开得这么快，今天有hr联系了，但是感觉自己没准备好，如果面得差之后还能约暑期吗大佬们

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...