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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...

这个面试官真的很温柔 也不拷打 就问你一些八股问题 真的是给了我这个面试新手很好的感觉 面完真的开心了一下午 因为感觉发挥的还不错 感觉有机会能进三面 后面也确实过了一个周末就通知三面了

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

大家都说程序员35岁就失业了，但就我实习了两家公司来说（一家外包一家电商），感觉35岁不是公司裁而是很难跟上公司节奏了。第一家外包公司的领导将近40岁，已经是研发组的组长了，每次发布时都要搞到凌晨，并且平时每天也是电话不断，每天的休息估计都没有6个小时，完全是透支身体来工作加上前段时间程序员猝死的新闻给我整的心头一紧，他的情况就和我领导很像。第二家是一家电商公司，组长就在35岁附近，是整条业务线的负责人，他是对产品最熟悉的人，这也就造成了所有的人对产品有问题（包括但不限于产品、前端、后端、测试）都要问他，有时候问问题都要排队。需求发布的时候也要搞到很晚，并且基本上每天回去还要工作，回复客户问题...