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...

打算全力参加春招了，简历也跟着目前的实习开始逐步更新，有没有佬帮看一下简历还需要怎么改。在现在的公司做了两个项目也收获了很多，产出偷了一点也了解些。

我既不聪明也不阳光还不勤奋，但是我打100，因为我也不谦虚

实习工资这件事，和个人能力有关，但和公司关系真的很大，在 Java 实习生身上尤其明显。同样是写 Java，有的实习生在小公司做 CRUD、改 Bug，一天忙到晚，工资却刚够生活；而在业务成熟、技术体系完善的公司，实习生可能参与 Spring 项目、写单元测试、接触线上流程，薪资却高出一截。差距往往不是代码水平，而是公司所处的阶段和业务价值。对 Java 实习生来说，大厂或头部互联网公司，技术栈成熟、流程规范，实习更多是在“产出价值”，自然愿意给更高的回报；而小公司更看重人力补充，实习岗位往往被当作低成本劳动力，薪资空间有限。所以，实习不只是“先有一份工作”，更是一次平台选择。工资是表象，背后...