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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...

为什么我连一个实习都找不到啊！！找了两个星期，屁都没有！！

根据央视财经的最新报道，1月21日国家市场监管总局将货拉拉列为综合整治“内卷式”竞争的典型案例予以通报。国家市场监管总局指出：网络货运头部平台货拉拉存在利用算法不合理压低货运价格、利用平台规则实施强制独家车贴等行为，损害公平竞争市场秩序和货车司机利益，导致竞争性平台跟随实施低价策略，加剧行业“内卷式”竞争，存在垄断风险。一方面，货拉拉通过“一口价”等低价产品，将货运价格压制在极低水平，导致一些短途订单的运费甚至连油费都覆盖不了；另一方面，货拉拉要求司机张贴独家车贴，并把这个作为接单优先权等考核条件，变相限制了司机多平台接单的自由，还加速了行业内卷。算法演变成平台私权市场份额过大并不是衡量货拉拉...