题解 | #牛牛学取余#

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...

下午五点多给我打电话问还看不看春招机会

我遇到过最刁钻的一次面试问题是：“如果现在把你独立丢进一个完全陌生的项目，且资源有限，你会如何在两周内拿出可见成果？”当时我愣了一下，因为这不仅考察技术能力，更考察目标拆解、沟通协作和抗压能力。我先把问题拆成三步：快速摸清现状、明确可交付目标、制定最小可行方案；然后说明会如何与相关人员沟通获取关键信息，优先解决影响面最大的风险，保证两周内至少产出一个可演示版本。最终面试官认可了我的思路，并强调他们更看重方法论和思考深度。那次经历让我明白：不会的问题不可怕，关键是保持结构化思考与清晰表达。

凌晨十二点，书桌前的台灯还亮着，屏幕上是没刷完的算法题，手边摊着画满标记的八股文书，嗓子因为反复背诵早已发哑。我又一次点开招聘软件，刷新了近一周面试过的五家公司对话框，依旧是一片沉寂——所有二面结束后，都没了下文。我不知道自己是挂了，还是在候选名单里排队。每次面试前都紧张到失眠，对着镜子练自我介绍，把可能被问的问题背得滚瓜烂熟，二面时和面试官聊得也算顺畅，可转身就石沉大海。我太想要一份保底工作了，哪怕薪资不算顶尖，至少能让我悬着的心落地，不用再在每一次面试前患得患失。手指无意识划到朋友圈，画风瞬间切换。有人晒着三亚的海滩日落，配文“年前最后一次出游”；有人发了和朋友的聚餐合照，笑声仿佛要从屏幕...