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...

现在已经流转了三个部门了

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

学弟学妹们大家嚎，今天和大家聊一聊春招。现在这个时间节点，准备春招的大概有两类人，一类是没拿到心仪offer的，一类是提前实习不满意想跑的。今天我根据过往的经验（其实我个人提前批就结束了，主要是当时室友们、同届朋友们的经历）、看学弟学妹们简历过程中遇到的问题、结合自己的工作情况，写一篇总结性的帖子，希望对大家有帮助。简历如何增色？心态建设很多同学都对简历不满意，觉得自己没实习，或者实习没做什么东西。其实这是一定的，客观上：没有公司会指着实习生来做核心的工作，要不然你走了公司怎么办？即使你入职了，绝大部分时间也都是在写业务、梳理业务逻辑等等。所以首先，心态上不要有负担。 你没实际产出是一定的、别...