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...

最近菊厂陆续开了，极力劝退那些拿13级的985硕士，就13级那么点儿薪资，一线城市每个月到手1.8/7/6w，租房2k还是破烂，吃饭2k还是预制菜，买个1k衣服都是聚酯纤维破塑料，稍微出去浪一浪，能留1w就是万岁，要是再有个啥都想买的对象，一线工作一年难存10w。隔壁工地混泥土，钳工，焊工一天800+，还包吃包住。读书18年到985硕士出来就为了进厂螺丝工？还不如从8岁童工开始干活，别人读书完了你工龄18+，混不上领导也是个小头头了。当然专科进来正式工，od都行，一般本科进来13级也OK，毕竟22岁年纪摆在那个地方还不需要太花钱。读硕博的基本26岁，工作两年就要结婚的，兜里没几个崽，连彩礼都要信用贷。菊厂离职的不少，毕竟正常没人受得了9116（梗：再来一次911刷6）。为啥这时候劝？因为刚下班，因为国考刚完，省考下周，就是可惜选调只有当年应届能报。现在回想能拍断大腿。应届生真实好身份，错过这一次，选调，考公，考编，当老师，进医院，研究所，高校，央国企，基本都无缘了，就连报名资格都被剥夺了，可谓是被党和国家遗弃的废材，统称“社会上的”，扔到社会去流浪，被用坏了就扔医院，长期超负载使用，零件修不好基本可以扔火里回炉重造了。体制内奉行找体制内的，都是党和国家选的人才，智力不差，样貌不丑，身材端正，收入稳定，安居房政策福利待遇也OK。因公出行都是报销，周末顺带“游山玩水“，这种体制内单身资源但凡想找对象，去社会上随便吆喝一声都排队。观察一下，基本没什么公务员在相亲，因为早就被邻里邻居抢光了。

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

2本硕，在这一个下午真的绷不住了，浪费了太多时间，现在的技术栈还停在C语言和stm32上，找嵌入式的实习面试被拷打，找杭州的一个也找不到，真的心里难受，linux没学过，研二了开始慌了。