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...

找不到实习，不知道该投什么公司，我想干关于嵌入式这方面的，牛油们可以给给建议吗

一句话总结：先看这个需求是否合理：需求评审会，再看这个需求给谁做：排期，那你打算怎么做：技术评审，做的怎么样：code review，测试介入。发布这个需求：上线需求评审会：这个实习生都不一定能参与，其实就是产品提完需求之后，大家一起聊一下这个需求的合理性，可行性和价值。一起对其一下对这个项目的理解。排期：看谁最近手里有空闲时间，就把这个需求给谁做。大厂内部都有一个类似日历的东西，相当于需求的时间管理表。你要和各个同学，比如产品，前端，测试协调好时间。比如你说你1.6-1.9预估完成这个需求，那前端是不是预估1.9-1.10完成前端需求？测试是不是预估1.10-1.11完成这个需求？技术评审：...