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...

本人双非，现在只有两月的一段暑假实习，秋招Java没找到，铩羽而归。现在内心非常崩溃😫。不知道是该坚持明年春招还是转测试。 转了测试害怕以后发展不好。坚持Java害怕明年春招无果😩真的是不知道怎么抉择了。希望有友友帮我指点一二，在这里抱拳了。家人们！！

目前0实习，想年后找一个，求拷打简历