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...

腾讯日常实习，上次挂断之后今天变绿了，是什么情况呀

1.自我介绍2.公司在深圳还是哪里？3.为什么只实习两个月？4.购物车的测试用例是如何设计的？5.有使用自动化框架吗？你在其中如何参与自动化的工作？6.公司项目执行的自动化具体的结构是怎么样的？7.整个工作流程怎么样的，除了测试有没有其他参与的地方？8.Postman与Jmeter在接口测试#牛客AI配图神器#这方面有什么区别？9.解释一下等价类与边界值两个方法10.web测试与app测试的区别11.反复拷打实习细节内容12.反问