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...

同一天面了小红书，字节，腾讯，淘天别的三个都约二面了，就字节两天还没有动静今天下午我去问hr情况，过了两小时就收到感谢信了😭😭字节面试中感觉还好，八股居多，有几个没答好两道手撕，一道接雨水很快撕完，面试官说时间还早又让我撕 MHA，这个有一段时间没看，没完全写出来，不过差的不多面试过程还是不错的，也很温柔，没有压力

一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...