1.专业版去AI请您以专业编辑的身份，对以下文本进行改写，使其听起来自然、流畅、易于理解。请去除生硬的措辞、僵化的句式和不自然的表达，同时保留原文的含义。2.自然版去AI请重写这段文字，使其听起来像是出自一位经验丰富、自信的真人之手。改善句子节奏用词和行文流畅度。避免使用机械式的句式或过于正式的语言。3.应对AI检测/查重请使这段文字更人性化，使其看起来不像人工智能生成的。改变句长，添加自然的措辞改进过渡，使其感觉自然真实，但不要添加无关内容或改变信息。4.对话版去AI请将以下内容改写成对话式的、亲切自然的语气，就像一位知识渊博的人在随意解释一样。保持专业性，但也要平易近人。5.艺术版去AI修...

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

太棒了      

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...