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...

上个学期，学校没什么课，便找了个自认为薪资还可以的实习，扣去代课、房租和日常生活的开销，算下来还能攒一点钱，于是我就美滋滋地去了。不过世事难料，恰好赶上学校大检查、毕业信息采集、阶段性测试等一系列事情，我又不想离职，只好飞来飞去，勤勤恳恳干了三个月，赚的钱几乎都花在路费上了

我选体验最好：体验最好的：t0:鹅，团：把我招进去就是好公司t1:米：老米的面试氛围真的特别轻松，不过方向不是特别匹配星辰大海了t2:东，节，kimi，快手：npc级别吧，没啥特别的记忆点t3:百度：面试官迟到，虽然我也只是拿他们刷面经的，各自安好

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...