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...

我真有点想骂人了

结构工程师面试经验： 1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 使用的三维软件、仿真软件是什么？ 4. 建的模型里几个零部件之间的约束方式 5. 对身边常见的一些产品的内部构件有什么了解？ 6. 它们通过什么方式组装/连接？ 7. 如果给你个鼠标让你设计，首先要了解什么参数和内容？ 8. 对结构工程师岗位的认知 9. 未来的职业规划 10. 工作地点的选择 11. 家庭情况 12. 反问环节光峰科技2026届校园招聘进行中~【招聘岗位】光学 / 硬件 / 算法岗 / 产品研发类 / 技术研发类 / 产品类【我们提供】极具竞争力的薪酬回报机制+产品技术重大创新奖金、专利奖、国际三大工业设计奖等专项激...