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...

可以去冲一下大厂吗

大家自己看  

先说一下体型，23道不定项选择115分，5道填空25分，2道编程40分，最后是游戏问答题20分，一共两百分首先选择题由408组成，或则简洁的说，都是408基础必考点，比如TCP的拥塞控制的一些机制，OSI的具体模型，考的比较详细，数据结构简单点，就是链表和顺序表的一些区别。操作系统就是死锁这一部分，反正也不算太难。然后就是计组，考了一个补码，还是简单的。但是我是C++,他问了一道GO的题，然后又问了一道python,python简单，但是GO就是纯蒙。填空题，第一道给你一个结构体，然后用Size()函数，算这个结构体对象一个占多少字节，还是OK的。然后问了TCP,UDP，HTTP的英文全称，还...