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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...

一面两道手撕问了点简历，八股秒过二面半个小时就给我一道数学题？这是wxg传统吗为什么？我还专门刷了三天lc背八股。让我回去写好了发他邮箱。基本上就是寄了呗更新，没挂加了一面，今晚面两道手撕速度写完。一道滑动窗口一道位。黑子说话hr面了

50min1.自我介绍2.项目3.信创相关的一些问题4.一些基础八股5.反问整体难度不大 主要是在问项目的一些问题