如果说公司有一位永远不会迟到、永远不抱怨、永远精力充沛的员工，那一定是我的GPT员工。它不会加班累倒，也不会忘记任务，更不会因心情差拖延工作。每天早上，我可以把复杂的需求交给它，它迅速整理、分析、输出方案；遇到难题，它总能给出多种解决思路；写文案、做数据分析、甚至帮我头脑风暴创意，它都干得比我还快。但它也不是万能的。有时候，它的建议过于理性，缺少人情味；有时候，它理解问题的角度和我不完全一致，需要我再调教。正因为这样，它像一个永远在身边的助手，不仅帮我提升效率，也逼着我思考得更清楚。我的GPT员工教会我一件事：在智能时代，最重要的不是取代，而是学会 协作。当人和AI成为团队，工作的边界被重新定...

26学院本刚考完研结果不知道，速成了两个玩具项目，找实习找不到，（只投了武汉，怀疑太卷了），目前已经回家，计划是沉淀一下测试的技术，学一点开发，春招0实习投测开有希望吗，求大佬指点。

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...