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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...

网上说实习多么多么好，其实都是假的，你们千万不能逃课出来实习啊，会被写入档案里的，尤其是后端27届学历比我高的同学😁

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

AI应用的终极战场正在悄然到来。根据新京报发布的最新榜单，截至2025年11月，中国AI应用月活排名前三为豆包（2.72亿）、DeepSeek（1.63亿）和夸克（9546万），腾讯元宝以5305万位列第四。不过，真正的黑马却是来自阿里巴巴的千问。从2025年11月17日开启公测，上线一周下载量就突破了1000万，12月初月活增速位居全球第一；至12月中旬，月活已从3000万迅速攀升至4000万，短短一个月左右的时间，用户规模实现了数倍的增长。截至2026年1月15日，千问App的月活跃用户已正式突破1亿大关，仅次于豆包和DeepSeek。与此同时，阿里巴巴宣布千问全面接入淘宝、支付宝、高德等...