一个学期都在担心老师放不放实习

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...

很早之前的了。hr："我看你简历上写的是，20年到24年在xxx学校上学。”我：是的。hr:（震惊）啊！？（小声）你上了五年！！！（发现新大陆）你为什么会上五年呢？我：😅这个…，怎么说呢，20年9月到24年6月。好像是4年……😅hr：😳嗷嗷，这样。但是我看现在（23年11月）你才大三，你们学校大三就可以实习了吗？我：，我大四。。。。

这就是不想好好聊呗

那天我出门在外，刚结束一段外地的事情，匆忙赶去面试。到达地点时发现时间紧迫，周围又没有合适的咖啡馆或休息处，只能站在马路边等候。面试官打电话确认后，我就在路边站着，周围是来来往往的车辆和行人。风一阵一阵吹过，手机信号也忽好忽坏。尽管环境嘈杂，但我还是尽量调整状态：深呼吸、整理思路、把自己当成正常的面试场景。电话那头的面试官声音很专业，我也尽量用清晰的语言回答问题。中间有几次被路过的车声打断，但我都稳住情绪，继续把问题讲完。那一刻我才意识到，真正的面试不是看你在哪，而是看你能不能在任何环境下保持冷静、把事情做完。面试结束后，我站在路边松了一口气，也更明白：出门在外，真正能靠的，是自己的准备和心态...