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...

😭😭😭，谢谢你陌生人

入职微软半年每天6点下班 周末从不响钉钉以为互联网全是996原来只是我见识少

三棵树ai测评行为能力1.请做一段自我介绍，说说你的教育背景，实习经验等，用时不超过5分钟。2.在你的学习和项目经历中，你似乎经常面临时间紧迫、任务繁重的挑战，能否分享一个具体的例子，描述一下在面对这些压力时，你如何管理和应对及最终达成目标的。3.你参与的这个项目最终的成果如何，你的成果得到了哪些方面的认可和表彰。4.回忆一下在你的学习或实习经历中，有一次你主动追求极致，把事情做到最好的例子，你当时究竟做了什么，为什么选择这么做，怎么证明这件事已经做到了最好。5.请回忆一个在团队工作里，你和团队成员没能达成一致意见的情况，当时你具体是怎么做的，说了什么去影响对方，最后结果是怎样的呢？6.从你的...