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...

暑期实习这个有必要面试吗，到底是运维还是开发呀

我是大三，想找一个寒假实习，但是投了几天都没反应，请问是我的简历有什么可以优化的嘛，谢谢各位了！

rt，27号开的提前批，当天下午投递，晚上约面，约的是次日（28日）晚上，计划半小时面试官自我介绍，我自我介绍后续围绕项目、实习、场景拷打，无算法、少量八股围绕我的一个高并发项目拷打，多级缓存，HeavyKeeper原理，Caffeine，分布式系统缓存一致性...另一个项目拷打，线程池是如何设计的，单核多核下IO阻塞计算型如何分配线程，aop和反射在项目中的应用，动态代理，多智能体协同中实现一致性的机制...半小时过了面试官说还想问点问题，接着面了二十分钟实习拷打，多租户平台设计隔离性设计是如何保证的，权限校验的设计，策略模式最后问对希望偏业务一点还是中台一点，对于base地的考虑反问，问部...