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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...

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

现在的实习薪资参差实在是太大了。有人日薪600+还在纠结要不要去，也有人对着日薪100的岗位问能不能学到东西。作为一个过来人，结合身边一圈同学的真实情况（坐标一二线，技术岗为主），聊聊我对正常实习薪资的分档体感。先定义一下计算公式：综合日薪 = 每日Base + 房补 + 餐补 + 其他福利（很多时候房补和餐补才是拉开差距的关键！）💰 第一档：日薪 < 150 在一二线城市，这个价位基本是不含房补的。算算现在的物价，扣掉吃饭通勤，基本等于“付费上班”。 除非就在家门口或者学校旁边，不用租房，否则真的很难坚持。这种薪资水平，公司基本就是把你当廉价劳动力，大概率是干Dirty Work（标...