golang后端，用京东小红书offer直接开了ssp，42*15+签字费，究极满意！bg9硕～

其实本身哥们本科是有腹肌的，但是自从上了研究生之后，感觉每个时间段说不上来，都很忙。研一要上课，确定研究方向，确定工作方向，研二要写小论文，找日常实习，暑期实习等等。研三要准备秋招，大论文等等。确实很忙，但是，真的忙到连锻炼的时间都没有了吗? 虽然有一段时间可能会这样，但是大部分时间可能还是为自己找的借口。没有什么其他的想法，只是感觉到不能放弃锻炼了，一定要一直保持健康，所以我秋招完之后立刻重新续了健身卡，11月初到现在12月底，也差不多两个月的时间，现在又重新回到了6块腹肌的状态，这或许是给2026年的自己最好的礼物了吧

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...