美团春招二面

在人工智能越来越普及的今天，我逐渐意识到，面对AI一定要保持谨慎。AI确实能快速提供答案，帮助我查资料、写文章、解决问题，但它并不是万能的，也并不总是正确的。我发现，有时候AI会“随便回答”。当问题不够清晰，或者涉及复杂、专业的内容时，AI可能只是根据已有的数据进行推测，生成看起来合理却不一定准确的答案。如果我不加思考地相信这些内容，就可能被误导，甚至在学习或工作中做出错误判断。因此，我开始把AI当作一个辅助工具，而不是绝对权威。遇到重要信息时，我会主动查证，多看不同来源的资料，再做决定。AI可以提供参考和灵感，但最终的判断和选择，仍然需要我自己负责。对我来说，谨慎使用AI，不盲目依赖，是在这...

简历求拷打，投了好几个月，各种各样的岗位都试过，什么消息都没有

刚注册的号，简历都还没写完，然后你告诉我字节要招我后端？这是在拿我刷KPI吗？😥

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...