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...

😓😓 日常实习3技术面+HR面。周三完成的HR面，然后今天问HR什么结果，然后。。。真是一个悲伤的故事😅

很多 Java 程序员一听到“对接第三方接口”，脑子里就自动响起一句话： “这不就是调个接口嘛，没技术含量。”但真相是：你以为是体力活的地方，往往最能看出一个工程师的“技术深度”。那些把接口对接写成“定时炸弹”的代码，和能扛住三年高并发零故障的实现，差的从来不是会不会发 HTTP 请求。一、真正的高手，不是“调通接口”，而是“设计边界”对接第三方接口，看似只是发个请求、拿个 JSON，但背后其实是——系统边界的协作与防御设计。你面对的不是自己可控的代码，而是一个随时可能“变脸”的外部世界：对方文档写着“此字段必传”，实际却返回 null测试环境响应毫秒级，生产环境突然超时 30 秒接口突然升级...