收到了很多祝贺，但我却怎么也笑不出来。工作初定，意味着我人生接下来的两三年——甚至更久，已经被预订出去了。以前的迷茫，是因为无路可走；现在的迷茫，是因为道路全然既定。看着手里的Offer，深夜里我总忍不住问自己：这就是我想要的吗？难道只剩下早十晚七的打卡，和为了KPI奔波的疲惫？那个曾经发誓要环游世界、想安安静静写写东西、想在没人的地方吹吹笛子的自己，是不是从这一刻起，就要被永久封印在职场人的面具底下了？这大概就是成长的代价。我们用自由换取了稳定，用“无限可能”换取了“绝对确定”。而在这种巨大的确定性面前，我没有狂喜，只觉得惶恐。

小厂部门管理混乱，招你进来是后端，实际可能干测开甚至搬运工。文档更不用说了，只能用屎山形容。部门氛围也很差，小厂的核心员工基本都是其他公司跳槽过来的。最重要的是小厂没有自己的一套培训新员工的方案，基本上只想招人干活。如果要我选择，宁愿继续沉淀也不要去小厂浪费时间。

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...