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...

本人211本，去年八月底到到字节实习（上个月问了没有转正机会），秋招也投了一些，没认真准备，到现在还是0offer。最近开始准备春招，做了一份简历，帮忙看看有没有啥大问题。不知道简历内容是不是太少了，需不需要补一个项目经历？实习的部门时b端的，很多项目都是跟业务强相关的，我实在不好偷产出，就包装了四条。春招能拿到一个中大厂的offer就很满意了