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我面试的时候面试官一直在叹气 ,当时心都凉了，直接破罐子破摔，但是最后居然过了， 当天就给了口头offer

我遇到过最刁钻的一次面试问题是：“如果现在把你独立丢进一个完全陌生的项目，且资源有限，你会如何在两周内拿出可见成果？”当时我愣了一下，因为这不仅考察技术能力，更考察目标拆解、沟通协作和抗压能力。我先把问题拆成三步：快速摸清现状、明确可交付目标、制定最小可行方案；然后说明会如何与相关人员沟通获取关键信息，优先解决影响面最大的风险，保证两周内至少产出一个可演示版本。最终面试官认可了我的思路，并强调他们更看重方法论和思考深度。那次经历让我明白：不会的问题不可怕，关键是保持结构化思考与清晰表达。

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...