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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...

众所周知，字节的福利非常香，无限量零食、咖啡&免费三餐、周边礼物很多、工作环境也是数一数二…… 但是字节太需要自律和抗压强的人了，入职两周了还没有彻底适应，我是第一次来到大厂实习，之前也没有进入过高强度互联网大厂，并且去到的实习岗位接触到的内容完全是全新的 我还是组里唯一的实习生，除了mt没有可以问的人，mt发送了很多文档，文档里面套文档，点开感觉无穷无尽，还好我的mt人比较好，在我看不懂的时候能在他空闲时候开会了解但是真的很需要有极强的学习力、抗压力、自驱力，因为进去大家节奏很快，这也导致压力很大，压力大还不知所措很痛苦，不过真的体验到了字节一天人间三天……想来的朋友还是掂量一下吧

离谱需求大揭秘家人们，今天必须来跟你们唠唠我给 AI 提过的一个超级离谱的需求，现在想起来都觉得自己当时胆子太大了！事情是这样的，之前我在做一个项目，这个项目已经维护了好长一段时间，代码那叫一个混乱，新老代码混在一起，简直就是一锅大杂烩 。项目里新的代码用的是 mybatis，加解密还比较好处理，可以通过 mybatis 的拦截器拦截来实现。但老代码就麻烦了，它是直接调用 xml 文件去执行 sql，这就意味着我得手动在 sql 执行之前对参数进行加解密。要是你遇到这种情况，你会怎么做呢？当时年少轻狂的我，做了一个现在想起来都想抽自己的决定 —— 我直接一股脑把整个项目代码扔给 AI，让它帮我...