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...

27届2本，ssob基本都是已读不回，只有个别小厂能约到面试，，是项目过于简单了，还是我应该再做一个项目呢。。。走过路过的大佬看一眼孩子吧，孩子真懵B了

给了超出预期的包，还是非常满意的，比快手还要高出一截，终于结束秋招了啊虽然感觉后面的路依旧很难走但也要一步一步慢慢来了祝大家顺利也祝自己顺利

看到过一个说法：八股文没有用，工作里也很难用到，学那些东西干什么，AI都出来了，谁还需要自己写代码？ 曾经有段时间，段段深感认同，不过后来想了想，如果面试不问八股，不问算法，不问项目，不问这些基础知识，那么我们也就不需要学习，不需要会。那么这种情况下，会导致什么问题呢？——除了写提示词，你什么都不会，甚至你提示词都不会写。 所以人均AI Coding后，程序员面试还有必要问八股吗？我的意见是，还是得会，至于原因，别着急，段段来带你分析。 （结论AI写在最后一段了）一、如果什么都不需要会，我怎么知道你会开发？ 从企业筛选人的角度讲，如果我是面试官，如果你只会写AI提示词，基本的增删改查，Java...