我觉得首先得好好学习python，而且python真的很简洁高效，人生苦短，得用python嘿嘿，还有python中的Flask要掌握了，就像Java中的spring boot一样还有就是基础知识啦，弄明白Transformer架构，也不用你推导公式，把每个细节都弄清楚，知道Encoder/Decoder是干啥的就行，明白什么是Embedding(词向量)。不懂的地方去OpenAI、DeepSeek或者阿里的千问这样效率贼高

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

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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...