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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...

目前0实习，感觉现在必须要整个实习了，希望各位大佬能给我一些建议，谢谢大家我是应该写新项目或者什么方向的 ，还是背八股刷力扣呢

拷打了一个小时😂

面试题简述打开一个网页的时候，一共会发多少次 HTTP 请求？又会建立几次 TCP 连接？面试官想听的1、是否真正理解浏览器和网络协议2、是否知道一个页面不等于一个请求面试回答举例打开一个网页时，HTTP 请求次数和 TCP 连接次数并不是固定的，取决于页面内容和 HTTP 协议版本。详情请参考：http://xhslink.com/o/5lyvnr7it26由浅入深分析1、请求是应用层概念，连接是传输层概念2、协议演进的目标是减少连接开销面试加分点1、能区分 HTTP/1.1 和 HTTP/22、能提 Keep-Alive、多路复用3、提到连接建立成本很高