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...

收获7个大厂offerssp*3（有一个可能是大sp）sp*2白菜*2最后的去向还是选择字节了牛油们加油，学历真的不是决定秋招成败的唯一因素，卸载牛客了，不和任何人比较了，我拿到的offer就是对于我自己来说最好的结局

我早说，AI会逐步替代基础的程序员，但是我没想到速度如此之快，我还是太保守了。但是作为一个程序员，从立场来讲，我自然不希望AI替代我们，因为这影响我的就业和竞争。 但是我们不希望又能怎样，时代的趋势是不可阻挡了，我们只能顺势而为。 是时势造英雄，而不是英雄造时势。一、AI编程越来越离谱 我不得不承认，AI已经替我完成了70%的工作量，并且完成的比我更好，更精准，效率更高。算法中的时间复杂度、空间复杂度、最大圈数基本都是最优解，甚至很多时候，我感觉他已经在顺着我的思路帮我思考了。  替你写注释：我只需要打个“//”，注释就会自行生成，如果你觉得他生成的不对，你就再打两个字，他会顺着你的话去续写。...