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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...

机位！！！！！！现在是双机位机考，不管是第一机位还是第二机位都很重要！第一机位就是电脑的摄像头，要把整个脸拍完整第二机位就是手机的摄像头，要拍到电脑屏幕、键盘还有侧半身现在审查机考报告不仅看有没有代码异常，还要看摄像头的机位有没有问题，材料审查都是逐帧审视的，机位有问题的话报告都是作废的。。。好不容易准备了那么久，折在机位上就不值得啦！！