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届后端开发java，本科末9，项目做了黑马点评，求大佬点评一下，这份简历能筛过简历吗？内容少吗，项目是不是只有一个不行？还跟着写过一个很简单的RPC框架，但感觉接不住拷打就没写上去，需要修改简历里面的哪部分的内容吗？目前还在背八股，经常感觉学了就忘，算法刷了1.5遍hot100和代码随想录，但有的题写第二遍都写不出来

26春招发一波力？

一面 35min经典自我介绍。长达25min的项目问题。（我PDF简历上贴了演示链接，但是面试官说打不开？？？）一个向量绕一个点怎么旋转？（这里我说我不会图形学，所以跳过了）那你了解点积和叉积吗，简单说说看看？应用场景？了解协程吗？协程是异步还是同步？项目里面有用到协程吗？你项目里面用到了接口吗？一个逻辑题：斗地主中的“飞机”怎么判断？你怎么设计数据结构来解决这个问题？那假设现在是有“癞子”的情况呢？（然后我BalaBala讲了一堆，看面试官最后的说法，大概说对了）。反问环节。请问贵公司对于鱼苗夏令营是一个怎么样的安排，参加夏令营的同学们会学习到什么知识？听说贵公司不止在研保卫萝卜，请问还有哪...