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1.面试官自我介绍2.自我介绍3.项目问题深挖4.String hash底层数据结构 探讨哪个存储更合理5.项目相关的一些问题 用户画像标签啥的6.本地缓存相关7.java8 的垃圾回收算法8.反问面试官人很好 ，主要都在问项目上的一些问题 是我太菜了 很多问题没答好

新来的实习生，第一天就拍我肩膀叫 “哥”，第二天就凑过来：“哥你一个月挣多少啊？比我学长多不？” 我尴尬的笑笑敷衍过去了，后来他还翻我抽屉拿纸巾，感觉不太礼貌但又不知道咋开口拒绝

第一次面试某大厂，HR问我："有分布式经验吗？" 我tm连Redis都没摸过，但想起学长教的"面试三板斧"，张口就来："虽然没实战过，但我研究过CAP理论，还自己搭过三台虚拟机模拟集群！" ——其实就是在宿舍用VirtualBox开了三个Ubuntu，ping通就截图发朋友圈装逼。

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...