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...

早上9点准时到公司，9点10分发现工位没有一个人，原来大家都去总部开会了，但0个人通知我，路过的同事都会和我对视两眼。实习怎么做才能有好的产出，才能不被忽视啊

1.快手-无限复活-测评不用重做2.美团-3个志愿3.腾讯-1个志愿-部门共享简历，提前批面评太差会影响正式批4.携程-1志愿5.小红书-2志愿-顺序流转6.米哈游-1志愿7.小米-2个志愿

一个七千人的企业，招聘名字是JAVA实习生，天天让写sql做报表（有点偏数据开发），代码都在内网，领导不给权限😂，请问诸位大佬这该如何包装，还是不包装了（听说有实习的简历面试要求更高）