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...

朋友们好，本人是9本ic本科，参加26考研感觉结果不是很妙，遂迅速投入找工作。但本人技术能力很一般（）想找客户经理、技术支持 、售前工程师、fae和tse这类对技术要求不是特别高的。但现在这个时间段已经美美错过26秋招，市面上基本上看不到什么fae相关在招聘。想着先找个实习，但也很难找，对口的几乎没有。而且身边的朋友们都说一旦做了非技术岗，就再也转不回技术岗了，但技术岗可以转非技术岗，让我先找技术岗啥的。因为对求职一窍不通，求大家建议🥺

当Offer向你招手时，入职体检就成了最后一道"健康门槛"。不少人面对这张检查表，要么紧张到失眠，要么一脸茫然——"抽血要空腹多久？""色盲检查过不了怎么办？"其实，入职体检就像一次身体的"年度审计"，只要摸清套路，就能轻松应对。春节假期过后，在贵阳这个城市，许多小伙伴即将开始新的职业生涯，而入职之前用人单位通常都会要求入职者提供一份体检报告。体检报告上的异常指标不仅让人错失心仪offer，也潜藏着可能的健康隐患。想要少走弯路成功入职，那么这份贵阳入职体检通关秘籍，各位“天选打工人”们一定要看！得看！必须看哦！为什...