上述是我的简历,希望前辈们和UU们能够针对下述焦虑给出一个参考意见和分析建议：一、忧虑点：1.目前在一个非互联网公司做全职开发的实习生，因为目前整个公司只有我一个Java技术人员，我的领导是做影刀RPA（低代码平台，就是有点像拼积木，拖一些组件完成一些占用宿主电脑模拟人操作的一些任务）项目的。这是我的第一个焦虑点，我所处的开发环境可以说是我一手搭建的，好处就是非常顺手，也不会出现不懂的情况。但是由于只有一个人，个人技术提升方面可以说完全取决于，公司提出需求后，AI给的技术组件选型中我个人认为比较贴近为我选中的技术组件，但是这就带了一个问题，其实对于绝大部分的业务我完全就已经有一套自己的方案了，...

我真有点想骂人了

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。

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...