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...

我永远忠于鹅厂

1.包装/编写说明针对实习，大家应该都是聚焦于两个问题：（1）有实习经历，但是实习经历没做什么东西，简历不知道怎么写（2）没有实习经历，想包装一份实习经历，给简历加分（应届生没有背调，只要学历是真的，一切都是真的）针对没有实习经历，想包装实习的。我认为要包装直接就包装大厂、知名公司的。不要费劲把擦的包装了，还包装一个连名字都没听说过的公司，这样简历上也加不了多少分，还浪费很大的精力，不值得。（要不就不干，要干就干个大的）2.有实习经历，怎么包装的更有含金量一点要想知道怎么让包装让简历更加有含金量一点。我们首先就要思考下，通过这段实习我们获得了什么、能获得什么、应该获得什么？接下来可以从两个层面...