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...

目前0实习，感觉现在必须要整个实习了，希望各位大佬能给我一些建议，谢谢大家我是应该写新项目或者什么方向的 ，还是背八股刷力扣呢

不知道为什么会有这种雷霆惩罚

一、实习经历与工作方法1. 描述你在实习过程中所负责的系统，分享你最满意的一个并阐述原因。2. 当接到一个新的需求时，你是如何进行思考和规划工作流程的？3. 分享你在实习工作中的推进方式和所承担的主要工作内容。 二、游戏系统设计4. 如果让你设计一个游戏系统，你会选择哪个方向，理由是什么？5. 针对开放世界类项目，你认为最核心的系统是什么？如果由你负责设计该核心系统，你会如何规划？6. 在设计游戏系统时，如何确保其优于同类型竞品？ 三、游戏体验与AI相关7. 从系统层面考虑，如何在PVP或竞技匹配系统中合理加入AI投放，并保证玩家体验？8. 阐述你对不同热门游戏（如塞尔达传说和原神）在开放世界...