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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...

抱歉各位佬，我是标题党这是我的简历，bg27民办学院本，10月份投递400+，要简历30+，0面试之后快速过了一遍spring cloud，八股，ai啥都捣鼓了一下，不知道要干啥了，迷茫现在大三上，想寒假或大三下开学找实习，求拷打简历又或者说转其他方向比较好呢，求建议

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