深信服客经一站式面经1⃣️总体感受：一天全部面完，结果通知很快，群面和业务一面感觉很轻松但是业务二面孩子真的被压力坏了😭😭😭😭，汗流浃背了，以为自己凉了，但出来的时候hr跟我说过了。我两场业务面大约都面了四五十分钟，嘴巴都说干了，但是面试现场提供水，饮料，咖啡等本人今天凌晨两点睡的觉，七点起床，上午面一场，下午面三场还要被压力，已经快死了—————————————————————————2⃣️群面1.题目：三个候选人 选择一位当销售经理（题目是随机抽取的）2.流程：①读题3min②讨论30min③汇报2min3.本场bg一半以上都是985硕，我抢到了reporter的位置，讨论过程可能...

俺平时都是在会议室面试的，奈何会议室被另一个同门约了面试了，楼下的实验室又有同门在做笔试，只能跑回宿舍面试。大家都懂互联网的面试指不定就一小时以上了，没有电源的地方真的不敢赌。但是俺们宿舍又属于随性派，摄像头一开就感觉乱乱的，没时间找帘子，尝试两件浅色的衣服挂在了床架上，本人坐在衣服前面，试图制造纯色背景。奈何本人比较较小，衣服也有点小，怎么挡都挡不全，总能从各个小缝隙里瞥见真相。面试官进会议的时候我就想，这局完了。

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...