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...

求各位大佬指点一下简历和就业建议，虚心接受所有批评拷打

双非0 offer，26应届学校11月底才放人，没投多少家，感觉都招满了我现在应该找实习吗，简历还应该怎么改求大佬指教

经常有同学问：双非的机械专业有必要考研吗?对于这个问题需要根据你们的实际情况来讨论。你们可以多问自己几个问题：1、考研能给你带来什么？2、你想从事的工作一定需要研究生才能从事吗？3、家庭条件允许你再读三年研吗？4、现在能进入的公司，读研后还能进吗？等等问题下面给你们分享了一些情况，比如：情况一：本科毕业的时候考上公务员、或者进比较好的国企，那就不用考虑考研，不要想着读研毕业后再考公，那个时候情况就不一样了，可能更难了。情况二：家庭条件很一般，需要你早点工作，那就早点出来就业，可以为家庭减轻压力，并且工作三年比一定比读研后工资低，职场全靠自己的情商及办事的能力。情况三：对于家庭条件好的同学，可以...