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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...

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楼主应届生，boss上面有家中厂给我打招呼，接着很快安排面试，5个工作日就面完3次。评聘的是客户端，流程是正常的业务2面+hr面，但是时间越来越短（3次时间分别在大约50-40-15），到最后hr面只有短短十几分钟，说给楼主报销机票酒店去线下看看。业务面也比其他公司的简单很多。在网上看到说这么短多半是要挂了或者kpi了。这种靠谱吗。