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...

标题党致歉。。为什么我找不到实习啊啊啊啊啊啊啊啊啊我知道我的简历很烂应该怎么改啊

我们学校参加了什么广播体操大赛。然后每天早锻和上午最后一节课和下午第一节课都用来排练。随后1个月都在这样然后他还挑三拣四，这可是九月啊在广东啊，就是在树荫下站一分钟都热的半死。何况是在烈日下简直脑子有病，他自己倒是呆在大队部室的空调里。真的好无语啊。