想放弃秋招了

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...

刚注册的号，简历都还没写完，然后你告诉我字节要招我后端？这是在拿我刷KPI吗？😥

第二段实习中，由于我是第一次用linux，很多指令都不熟悉，后来有一次要更新数据包，需要先更新再重启服务器，我就开始问ai都是哪个指令。在ai给出我指令后，我直接就执行了，当时执行完其实就觉得有点不对劲，后来发现我给全部门的服务器都给重启了只能说，真是给我汗都干出来了