我的 AI 工具很曼妙

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...

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前言禾赛科技二面更侧重Linux驱动开发、系统级编程和激光雷达专业知识，面试官通常是技术leader或架构师，会深入考察项目经验和问题解决能力。二面难度明显高于一面，时长约40分钟，通过二面基本就能拿到offer。禾赛科技嵌入式二面12题详解1. 详细介绍一下你做过的某个项目，重点说明你的贡献参考答案：我做过一个基于Linux的工业相机数据采集系统，负责整个底层驱动和数据处理模块的开发。项目背景：工业相机通过MIPI CSI接口连接到ARM处理器，需要实时采集1080P@60fps的图像数据，进行预处理后通过网络传输到上位机。我的贡献：驱动开发：基于V4L2框架开发了MIPI CSI驱动，实现...