Тест по теме: Design Problems — Medium

Предварительно вычислять рекомендации офлайн, используя коллаборативную фильтрацию или ML модели, и кешировать результаты в Redis, обслуживая запросы из кеша

Запускать инференс ML модели в реальном времени для каждого запроса, используя GPU-сервер инференса для обеспечения свежести

Запрашивать историю покупок пользователя и вычислять коэффициенты корреляции Пирсона с другими пользователями во время запроса, используя первичную БД

Использовать правило-базированный движок, который фильтрует товары по последней посещённой категории пользователя, вычисляемый синхронно при запросе