“以前一听到‘AI要取代前端了’，我这颗切图仔的心就瑟瑟发抖，Figma开到凌晨三点，切个大屏还得被设计师追着改像素。现在好了，Grok亲口承认：AI切图还差得远，只能给我打杂端茶递水。我寻思着，那我还卷个锤子？直接把椅子调成躺平模式，左手可乐右手手机，figma挂着进度条假装在渲染，Slack消息已读不回。‘在改Bug呢领导，马上好’。AI你来，你行你上啊！切个有状态的交互组件试试？写个完美适配暗黑模式的Tailwind class试试？处理一下iOS Safari那坨屎一样的视口单位试试？来来来，轮到你给我打工了——先帮我把这个切图仔的周报润色得感天动地，再顺手把明天的PR review过...

 没关系的，记录一下

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

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...