50min 电话面试1.自我介绍 2.项目相关问题3.写题 两道题a. 100个任务 分成10批 按顺序执行 同时每一批内的10个任务要并发执行b. 对某一个接口实现限流4.八股 hashmap concurrenthashmap5.kafka消息不丢失6.ai相关问题 mcp是什么7.反问

鼠鼠双非软工，大一刚入学时，坚定的走上了后端开发的道路。大一上学习了springboot+vue这套，大一下开始就主要在学习golang相关。现在一个项目是springboot+vue写的oj平台，一个是go-zero+tauri写的ai语音对话助手。鼠鼠所在的实验室今年前端走出了7位大厂，后端情况却不太好。到底是该考研，就业，还是转方向啊。

目前0实习，感觉现在必须要整个实习了，希望各位大佬能给我一些建议，谢谢大家我是应该写新项目或者什么方向的 ，还是背八股刷力扣呢

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...