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...

各位大佬能指点一下吗😭😭寒假找实习投了一百多个了，只有快手有一个面试结果还在一面挂了是不是因为十月份疯狂海投结果字节三次一面挂，网易挂两次脏了面评啊

线下二面完秒发

秋招春招找实习时，除了岗位含金量，最纠结的就是薪资——到底多少才算正常？是不是低于200就被坑了？结合身边同学的经历和自己踩过的雷，今天就来拆解实习薪资的那些事儿，应届生速码避坑👇一、 实习薪资三大档位：从勉强糊口到潇洒度日先明确核心前提：以下按日薪划分（大部分互联网公司实习按日结），不同城市、行业有差异，但整体逃不出这三个档位，对应完全不同的生存状态。1. 日薪200以下：主打一个“勉强活着”这个档位基本是底线水平，常见于中小公司、传统行业或部分体制内实习（比如法院、基层单位）。在一线城市，每天200以下根本不够造——通勤费10-20元，三餐至少50元，再加点杂七杂八的开销，一个月下来要么...