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...

这就是不想好好聊呗

鼠鼠除了字节全投了，牛课上的全被拒了，美团百度腾讯这些一直简历筛选，快手直接简历挂是只能年后投了吗

属于基础知识，但是需要自己收集，一次性给大家找全了 公司/组织相关（你在哪个坑位）HC（Headcount）：招聘名额、人头数。造句：不好意思，我们部门今年只有 5 个 HC，已经招满了。BG（Business Group）：事业群。Bg还有一个意思就是你的背景 造句：我们公司的电商 BG 和游戏 BG 今年会有一次大的合作。或BG（Background）：背景，通常指候选人的“履历背景”，比如学校/学历、项目经历、实习、比赛、论文、技术栈、业务经历等，有时也指“背调”相关背景信息。BU（Business Unit）：业务单元，通常在 BG 下面更细分。造句：我最近换了一个 BU 工作。Bas...