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卷烟草没卷过，考研失败调剂的双非，每天都很愁。目前是研一，主方向是Java开发，但是最近在讯飞实习，做的是模型部署。太不匹配了，感觉我这个硕未来也做不了这个，不知道怎么办，走啥方向比较好呢

今天九点半到公司，我跟往常一样先扫了眼电脑，屁活儿没有。寻思着没事干，就去蹲了个厕所，回来摸出手机刷了会儿。结果老板刚好路过，拍了我一下说上班别玩手机，我吓得赶紧揣兜里。也就过了四十分钟吧，我的直属领导把我叫到小隔间，上来就给我一句：“你玩手机这事儿把老板惹毛了，说白了，你可以重新找工作了，等下 HR 会来跟你谈。” 我当时脑子直接宕机，一句话都没憋出来。后面 HR 找我谈话，直属领导也在旁边。HR 说我这毛病不是一次两次了，属于屡教不改，不光上班玩手机，还用公司电脑看论文、弄学校的事儿。我当时人都傻了，上班摸鱼是不对，可我都是闲得发慌的时候才摸啊！而且玩手机这事儿，从来没人跟我说过后果这么严重，更没人告诉我在公司学个习也算犯错！连一次口头提醒都没有，哪儿来的屡教不改啊？更让我膈应的是，昨天部门刚开了会，说四个实习生里留一个转正，让大家好好表现。结果今天我就因为玩手机被开了。但搞笑的是，开会前直属领导就把我叫去小会议室，明明白白告诉我：“转正这事儿你就别想了，你的学历达不到我们部门要求，当初招你进来也没打算给你这个机会。”合着我没入贵厂的眼是吧？可我都已经被排除在转正名单外了，摸个鱼至于直接把我开了吗？真的太离谱了！

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...