上海联影医疗

1. 介绍一下你在一面提到的XX项目，重点说说架构设计答案要点：整体架构：采用分层架构（接口层、业务层、数据层），模块间通过接口解耦技术选型：说明为什么选择某个框架/库，考虑了哪些因素（性能、可维护性、团队熟悉度）难点突破：如何解决高并发、数据一致性、性能瓶颈等关键问题优化迭代：项目上线后做了哪些优化，效果如何（用数据说话）2. 如果让你设计一个线程池，你会怎么实现？答案要点：核心组件：任务队列（存储待执行任务）、工作线程数组、同步机制（mutex+condition_variable）任务提交：通过模板函数接收任意可调用对象，返回future获取结果线程管理：固定线程数或动态调整，线程从队列...

我真有点想骂人了

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...