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...

垃圾公司怎么不去死，别家都是ssp，hr问半天别家开奖情况，结果开个白菜

果果牛遇见果果羊我是一名普通家庭都算不上的小牛，高考结束得知家中有一笔负债，上大学的学费都是助学贷款支付的。彼时，我在高考的时候体重已经飙升到98kg。大一一次偶然的英语课分组，我和ta分到了一组里，由于往日种种，ta和ta的舍友在班级掀起了一阵互相拍丑照制作表情包，在班级群里玩的风潮。（好怀念这种感觉，大学不似大学，班里大部分同学跟高中一样互相玩耍）而我是一个慢热小牛，在互相熟悉玩耍过程中，渐渐喜欢上ta。后来，国庆假期回来，有体测以及校园跑，我都跟着ta和ta舍友一起，就是那种为了你，我加遍了全班女孩的剧情。在11月底ta去参加在新校区举办的舞蹈比赛，只有一个观众名额，ta邀请我去看。（t...