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...

朋友说他那的实习生连环境都不会装，还不如我。可我怎么感觉找个实习特别难🥲

最近看见好几个群都在转发这条，华子毕竟是制造业大厂还能鸽穿？是不是这个部门开的13a太多了吧13a是真没啥性价比

1h10min1.自我介绍2.项目问题3.设计类问题4.如何设计钱包系统 这部分讨论了很久 如何进行一些性能优化啥的 表结构设计啥的5.日常工作相关 能不能抗压啥的6.反问