字节

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...

一、离谱决策：敏感加密组件，交给实习生“练手”？事情的起因很简单：项目要对接用户隐私数据，必须开发一个通用加密组件，用于所有敏感字段的加解密，而且这个组件后续要嵌入多个模块，属于核心基础工具，稳定性和安全性直接决定整个项目的生死。我们组本来都做好了承接准备，毕竟这类组件需要考虑边界场景、异常处理、性能优化，还得兼容新旧代码，不是随便写个加密算法就行。结果领导开会一拍脑袋：“年轻人要多历练，这个任务交给XX组的实习生吧，让他好好锻炼一下。”当时我们全组都懵了，私下里疯狂吐槽：历练可以找常规需求啊，这种核心通用组件，一旦出问题全链路都要崩，交给连生产环境规范都没摸熟的实习生，这不是埋雷吗？可领导一...