Search, retrieval & ranking

设计一个优惠券与促销平台：用户浏览并搜索一份庞大、频繁变动的优惠目录，并在每个限制内刚好兑换优惠码一次，绝不让过时的价格或重复兑换漏出去。

在社交动态上设计搜索——让用户能近乎实时地用关键字找到帖子，同时尊重每条帖子的隐私/可见性设置。

设计一套订票系统，让旅客可以搜索并预订跨航空公司的多段行程，在预留各舱位座位库存并出票的同时，绝不把同一个座位重复卖出，也不会在交易进行到一半时弄丢订座。

为数百万玩家按分数实时排名设计一套游戏排行榜，支持分区与时间窗榜单，并能以低成本同时提供 top-N 与指定玩家的排名。

设计 Booking.com——一个汇整数千家独立供应商酒店实时空房与价格的酒店市场，即使底层库存既不由你拥有、也不强一致，搜索结果仍必须保持快速。

为单一连锁酒店设计订房引擎——旅客跨门店按日期区间搜索房况，先下一个 hold，再确认订房，而且永远不会让某个房型的超卖突破连锁的政策上限。

为 feed／视频／广告设计一套大规模的个性化推荐系统。涵盖候选召回、排序、序列特征、冷启动、实验、模型健康度、安全性，以及业务指标。

设计搜索栏背后的自动完成／即打即现（typeahead）系统：在 50ms 以内的预算里，为一个局部前缀返回 top-K 查询建议，且要在大型搜索引擎的规模下做到。

设计 TikTok 的 For You 信息流——为每位用户排序并推送源源不断的个性化短视频流，完全不依赖他关注了谁。

设计Tinder。请覆盖Swipe ingestion as a high-volume, append-only event write path (like/pass events) decoupled from match detection, Match detection: checking whether A likes B AND B likes A, where that...

设计Top K Songs (Spotify)。请覆盖Framing top-K as a heavy-hitters/frequency-estimation problem over a play-count stream, Count-Min Sketch + heap (bounded error, memory trade-off) vs exact per-partition...

设计 Yelp——一套本地商家搜索与点评平台，返回附近、可筛选的商家结果，并按相关度与评分排序。

设计一套企业级的 RAG 知识助理，能在内部文档（wiki、工单、合同）上回答员工提问，给出有依据、附引用的答案，同时尊重每份文档的访问权限（ACL）。

为一个 SaaS 产品设计一套 AI 客服 agent。涵盖意图路由、知识检索、账户安全的工具操作、对话记忆、基于置信度的人工升级、支持工单交接、评测套件、隐私管控，以及运营监控。

为广告排序系统设计一套评估框架。涵盖离线与在线评估、A/B 测试与实验相互干扰、反事实与交错（interleaving）评估法、护栏指标、校准、反馈回路、延迟转化、公平性与政策约束，以及带漂移检测的指标监控。

设计一套向量数据库的存储与查询引擎，为数十亿条 embedding 建立索引，支持近似最近邻(ANN)搜索。涵盖 ANN 索引设计(HNSW 图构建、IVF-PQ)、距离度量、十亿级向量分片、过滤/混合搜索、召回率与延迟的调优，以及增量 upsert。

为 Instagram 或 Facebook 这类社交信息流设计排序系统。涵盖多阶段漏斗——从候选生成（two-tower／ANN(近似最近邻)召回）到粗排、再到以互动为目标的精排——外加 feature store 集成、内容新鲜度、反馈回路、位置偏差，以及内容诚信护栏。

设计一套视觉与多模态搜索系统，从数十亿条商品目录中检索出视觉相似的图片(以及文本转图片的匹配)。覆盖 CNN/ViT 与文本编码器、共享的跨模态 embedding 索引搭配近似最近邻(ANN)检索、候选生成加上重排序、近似重复的处理，以及新商品的冷启动。