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...

找寒假实习，薪资没有要求，想学习经验

点进这个帖子的大家好，本人现在是大四上，然后之前一直忙着保研的事情，也没有实习过，后面保研失败也是去考了研，现在考完试寒假想找个实习，但是感觉我这个专业特别不好找实习，我的简历也很简陋，都是一些大学的东西，可以请大家帮我看看，我好找个修改或者努力的方向吗？我对实习的内容没有什么要求，只是希望学到一点在学校里学不到的技术或者能锻炼社交能力也可以的，谢谢大家，我会详细看大家的回复的，祝大家新年快乐!

📍面试公司：百度🕐面试时间：2026.2.5💻面试岗位：测开❓面试问题：1、自我介绍 2、手撕算法：求字符串数组公共前缀； 3、智力题：苹果 橙子 混合 三箱水果； 4、你的优点与缺点； 5、为什么做测开而不是前后端开发； 6、来到一个新的业务线，如何快速熟悉业务； 7、一个接口反应速度慢，你会怎么提升他的性能 8、搜索引擎偶发性出错，无法复现，你会如何排查； 9、还有一些性格相关的问题，但我记不太清了； 10、反问：您最看重候选人什么品质； 进来负责什么业务；🙌面试感想：几乎没问技术问题，半小时速通。可能跟一面面评比较好有关，面完就打电话过来，oc之，开心之。