内推内推，把握机会

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

😭😭😭寒假想找实习😭😭😭

大二Java后端那套学的还可以，写了一个点评，（苍穹外卖全是增删改查，学校搞综设的时候负责后端和部分深度学习的我那时候写过增删改查，git啥的都用过了，所以就没写）。现在在写leetcode和刷八股，八股侧重操作系统和计算机网络一点。因为其他的在学习项目中因为我这人比较喜欢刨根问底一点，所以底层的一些东西学的时候就理解了一下，现在主要是微服务还没系统学过，不想看微服务了系统的，再找个其他有含金量一点的项目看一下就准备投日常大厂实习了。 想问问各位佬，日常大厂实习在什么时候开投最合适，因为想在秋招前攒3~4段实习