早晨收到了HR助手的提醒，今天是白牙入职腾讯的两周年，两年前选择offer的纠结与入职腾讯时的兴奋还历历在目，但也许因为历经新冠的原因，这两年的时间黏稠而缓慢，仿佛流体，乏味得可怕今天带小白牙去国际鲜花港玩了一天，小白牙很开心，收拾完，想记录些什么，给时间留下一点记忆，就写一些在腾讯两年收获与感受吧收获了自信，「出身不好」的白牙也能凭努力跻身头部大厂，原来自己并不是很差，但同样也很清醒，公司确实起了背书的作用，但不能错把平台的能力当自身的能力，时刻保持清醒经历了一个系统从0到1的建设，见证了系统的不断迭代，虽说是内部系统，但还是有一些用户量的。这种机会挺难得，很多时候都是在现有系统上做一些修修...

8月份才开始学java，只做了外卖和点评两个项目，想碰碰运气，找个寒假实习，中小厂什么的都行

大二双非小登被字节约面了，海投投到后看了简历直接约面了，虽然不大可能面上，但我将尽我最大努力，期末考试不复习了😡

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...