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...

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离过年还有一个月，日子却已经开始有了倒计时的味道。街上的年货悄悄上架，群里的聚会消息渐渐多了起来，而我低头看看自己的钱包，心里先一步过了个“清醒年”。一个月，说长不长，说短不短。足够让期待慢慢发酵，也足够让焦虑提前露面。工资、账单、车票、红包，在脑子里排着队登场，钱包却始终保持沉默，让人不免陷入一种微妙的迷茫。可迷茫归迷茫，日子还是要往前走。一个月，或许攒不出多少余裕，却能攒一份心态。少一点比较，多一点计划；少一点逞强，多一点从容。年不是比谁花得多，而是看谁过得稳。想到这里，钱包依旧不厚，心却慢慢踏实下来。还有一个月，足够整理生活，也足够好好迎接那个不必铺张、但依然温热的新年。