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...

我是大三，想找一个寒假实习，但是投了几天都没反应，请问是我的简历有什么可以优化的嘛，谢谢各位了！

从去年国庆回来后大概10月中旬开始找，找到了12月多Boss投递了2000+   10几家有沟通，其中写了6家的线上笔试，但是无下文，线下面有四五家基本上来就写笔试，写完在面试，其中一家写完笔试告诉我笔试没过，其他的写完就面试，一上来看了下我的简历直接开始问八股，问的很杂很多，答了大概4成左右，后面都没音信了，回来之后我就背八股，现在八股背的还算可以，网上的面经也一直再刷一直背。我现在的疑问是：我现在能找到一段寒假实习嘛？我需要在付费学一个agent的项目写到我的简历上吗，需要包一段实习经历吗？还是直接转行看干点别的？我知道自己太晚了，我现在还有机会吗请问？

#围观美财长回应斩杀线甩锅# 2025年年中，一个风和日丽的周五下午，我带着美丽的心情，在公司，完善项目网站的一个功能，查看数据库的时候，突然发现一张表里的数据很奇怪。那是个业务数据表，按理说在几秒的时间内，不应该出现三条同样的经办数据（一个客户不可能在几秒内，做三次业务），可偏偏，很多用户数据都出现了这种情况。关键还是正式环境，客户是政府单位的，后面要是稽查起来，不敢想了。虽然不是我做的功能，但还是给我吓的，尿不湿都湿了。 我赶紧给项目经理说了情况，结果就被扣了帽子，说我发现了，怎么不赶紧改，还问是什么原因？直接给我干懵了，我是赶紧看那个功能代码呀，那会是真的害怕了，框框一顿看，后面才发现了...