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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

小天才26秋招分享（三面凉经）tl：9.13投递-10.10自主约面-10.10一面-10.11上传作品集-10.14二面-10.16三面（交叉面） 一面：线上邮件通知选择具体面试时间段（大约20mins）面试官问题1. 请先做一个自我介绍（1分钟左右）。2. 简历项目追问3. 在校期间有获得哪些奖学金吗？4. 有挂过科吗？5. 学得最好的课程是哪些？6. 分享一个人力资源领域中你觉得很重要的知识点。7. 根据以上追问若干问题8. 结合实习经历，招聘的具体成果是你直接负责的社招岗位吗？9. 你的导师对你的工作评价是什么样的？10.追问11.综合实习经历，你目前更适合做人力哪个方向的工作？12....