一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...

如题，鼠鼠28届双非本，应该是学历不好，大中小厂都投了，连个面试都没有。后面只能找我们学院老师，帮忙介绍了个实习，是一个小外包公司，没有实习工资，明明说的是让我做后端，结果进来以后基本没有后端的活，全是前端的bug修改，现在又催着我学前端，说我只会后端路太窄，可鼠鼠只想试试后端去大厂啊，不然这么早来实习干什么。明明之前挺喜欢这个行业的，可是最近几天做下来，真的好累，什么都不会，还被各种催着学一些和职业规划没关系的东西。而且刚才看项目群，发现我们学校前两届acm社的社长竟然也在这个公司，一年前刚入学的时候，他可是让鼠鼠觉得非常大佬，大概率去大厂的人。本来以为鼠鼠的第一条牛客会是什么大厂面经，offer帮选，没想到是这个，哎各位有什么好的建议或者想法可以和鼠鼠说说，最近是真的好迷茫

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...