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...

三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧

面试题简述打开一个网页的时候，一共会发多少次 HTTP 请求？又会建立几次 TCP 连接？面试官想听的1、是否真正理解浏览器和网络协议2、是否知道一个页面不等于一个请求面试回答举例打开一个网页时，HTTP 请求次数和 TCP 连接次数并不是固定的，取决于页面内容和 HTTP 协议版本。详情请参考：http://xhslink.com/o/5lyvnr7it26由浅入深分析1、请求是应用层概念，连接是传输层概念2、协议演进的目标是减少连接开销面试加分点1、能区分 HTTP/1.1 和 HTTP/22、能提 Keep-Alive、多路复用3、提到连接建立成本很高