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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...

面试题简述API 网关中的鉴权怎么做？展开说一下 JWT？面试题考点API 网关常用于统一入口、安全控制、限流、日志等，其中鉴权是面试重点。问到 JWT 时，面试官想看候选人是否理解分布式系统下的无状态鉴权机制。面试官想听的1、是否能讲清楚 API 网关为什么要做鉴权；2、JWT 是如何支撑分布式架构的无状态鉴权；3、是否理解签发、验证、刷新、失效的机制。面试示例回答API 网关的鉴权一般在请求进入后第一步执行，用于判断请求是否合法。常见做法是结合 JWT 实现无状态认证。详情请参考：http://xhslink.com/o/8t4oZhtNsSJ由浅入深分析1、JWT 无状态的意义： 每个请...