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...

给了面的也不到十家，但基本都八股不咋会+口头表达能力很差，有点社恐，面一个挂一个。很急着找实习，不知道从何下手。。。

那天我在咖啡店，桌上放着一杯还冒着热气的拿铁，耳机里放着轻音乐。突然手机响了，是面试邀请。那一刻我才意识到：面试已经不再是“坐在会议室里的正式仪式”，它可以发生在任何地方。我把手机靠近耳朵，调整了一下坐姿，尽量让自己看起来像个“准备好的人”。咖啡店的嘈杂声、旁人的聊天声都像是背景音，而我必须在这种环境下把自己的经历讲清楚，把自己的能力证明给对方看。那次面试，我像平时练习的那样，把项目讲得有条理，把遇到的问题说清楚，也把解决思路讲得更具体。后来我也在家里接过面试。那时候我坐在书桌前，背后是熟悉的墙和熟悉的物品，心情反而更平静。家里没有外界的干扰，但也更容易被自己的慵懒打败。于是我提前准备好资料，...