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...

我真有点想骂人了

简历求锐评  

作为骨灰级程序员，咋用 AI flow 提高编码效率 零代码基础，如何使用 AI 辅助编程工具实现自己的想法 盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景 如何选择适合自己的 AI 辅助编程工具  如今的 AI flow 系列软件包括：Cursor、Bolt、v0...... 1 编码咋提效？ AI flow已和我日常工作学习和创作无缝融合，使用 AI flow 写代码，体验非常流畅，编程效率大大提升。 1.1 代码补全 Tab一下，代码自动补全，各厂家有训练自己的智能补全模型，在项目工程感知上下文，给出智能代码补全建议。苦了那些只能在云桌面开发的同学，毕竟私有部署太昂贵！ 以前可以叫我 cv 侠...