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...

为什么感觉实习经历没啥用，有过一段实习之后还是这么难找，是简历出问题了吗 😩

求求各位大佬了，来点简历拷打，普通一本目前秋招就一个offer不是特别满意，准备冲春招。现在不知道是再去找一段实习干个一个多月整点产出还是就针对简历里面的内容深入了解然后继续背八股。现在犹豫主要是不知道寒假一个多月能不能拿到具体产出怕干一个月没什么具体效果。恳请各位大佬给点建议，看看简历有没有需要改进的地方，感谢了！

【社招】【猿辅导】AI应用研发工程师一、公司介绍猿辅导在线教育创立于2012年，公司旗下拥有猿辅导、斑马AI课、小猿口算、猿题库等多款在线教育产品，为用户提供网课、智能练习、难题解析等多元化的智能教育服务，帮助学生系统性、高效率的完成学习闭环。二、岗位信息AI应用研发工程师经验要求•需要你1-5年工作经验，硕士及以上学历，理学/工学相关专业；•具备扎实的工程实现能力，熟悉Python，精通Java开发•深入理解并熟练运用Spring生态、Redis、MQ、ES等中间件，掌握其核心原理与调优方法。研究能力钻研能力强，具备人工智能领域（含AI在理工科的应用）开发或研究经历；•有独立开展研究项目的经...