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...

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

给了面的也不到十家，但基本都八股不咋会+口头表达能力很差，有点社恐，面一个挂一个。很急着找实习，不知道从何下手。。。

🌟工作内容与氛围： 我作为实习生能够真正地参与到了小组项目的迭代工作，不是简单地打杂工作。目前我已经接触到两个专题的需求迭代，一个由我完全负责，另一个和leader一起开始需求分析。在短短地两个月内，我对产品认知的八股文（产品经理能力、产品经理工作内容等）有了自己真正的感受和认识，不再是简单地文字理解。当然，实习工作也是对自己产品全方面能力的不断提升。 我导师不仅在工作上能及时得解答我的疑问，也会关心生活上我的不便，比如因为体检报告未出推迟入职，leader会主动关心我实习住宿的问题；电话沟通发现我声音和平时不一样，会主动询问我是否感冒不舒服，是否需要请假休息等。深信服的理念之一“简单有爱”...