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...

好尴尬十几个人坐在一起吃饭 没人讲话作为部门老大还要拼命找话题 想小游戏吃了一个多小时就散了 结束这场闹剧吧！

前言：春招，是一场八股文的硬仗作为一个刚拿到大厂offer的过来人，我想说：春招对于每一个找工作的Java人来说，真的太重要了！去年这个时候，我也和你们一样焦虑。投了几十份简历，面试了十几家公司，最深的感受就是：八股文，真的是绕不过去的坎。有人说八股文没用，都是死记硬背。但现实是，90%的Java面试都会问八股文，而且问得很细。你可以不喜欢，但你不能不准备。这篇文章，我会把自己春招期间整理的八股文知识体系、学习方法、面试技巧全部分享出来。希望能帮到正在备战春招的你。一、为什么春招必须重视八股文？1.1 春招的残酷现实竞争激烈：秋招没上岸的+应届生+跳槽的，全挤在春招HC少：春招岗位比秋招少30...