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...

不知道为什么会有这种雷霆惩罚

非常夸张，已经超过学校本身的意义了，和学校没啥关系，绝对是个人能力问题！！！牛的人在任何地方都牛！听说他是 2025 年毕业，进了 seed，赶上了 8 月增发那 100 万期权，算下来才有这么多。感觉在印钞厂上班一样，好夸张，已经不是羡慕了，十分震惊！第二个百万offer如下，也是字节给北邮开的200whttps://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a8518f8e5eb9487a803f18612dd8036a?sourceSSR=users

前言：半年多没写牛客了，因为一直都在你节打黑工，感觉组内转正应该无望，好在拿了wxg的offer，不然感觉就玉米s了 ，也不会有心态去接着面试啥的至今的历程：大一进了双非文科专业，感觉天崩开局，再到后面转到计算机，以为能真从学校学到点东西，然后发现计算机专业也不教技术，大一下开始接外包，再到大二寒假开始实习，然后两段中小厂实习之后来到了字节tt，然后在这边干了半年多，但是依然因为一些客观原因，感觉转不了了，好在期间拿到了鹅wxg的offer准备去广州开启新旅程了，要和北京节说再见了