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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...

找寒假实习，薪资没有要求，想学习经验

第一题LC 556第二题LC 1003第三题实现正则表达式匹配，含.*?第四题纯纯出题人不想要🐎了，链表稳定排序本来也还行，但是ACM模式，还强迫你用它的hpp接口，神金吧，请问贵司是不是很看重顶着大红波浪线写代码的能力啊😅，调试还难的要死，还是双向链表，还不暴露prev和next只暴露getter和setter，可能我还漏了什么写在犄角旮旯里的条件总之1分没拿不出意外的拿到了拒信，拒信极其敷衍。这公司谁爱去谁去吧，从笔试就开始服从性测试，卡笔试的公司都是**