ACM Transactions on Information Systems (TOIS) | Vol. 42, No. 3, May 2026

The SGE Architecture & Retrieval-Augmented Generation

Aero-Search Engineering Group | Algorithm Research Division

Abstract: 本研究探討如何在每秒百萬級查詢 (QPS) 下，利用 RAG 架構在 20 毫秒內提取最權威的 5 個網頁，並由 AI 答案引擎生成毫無幻覺的精準解答。我們提出了一種新型的分布式倒排索引映射模型，有效解決了萬億級網頁語意檢索的延遲問題。

1. Introduction

搜尋引擎的生成式革命 (SGE) 正改變人類獲取資訊的方式。傳統的藍色鏈接已無法滿足用戶對即時、精準答案的需求。Aero-Search 透過萬億級索引的暴力與美學，結合分布式儲存與 Bit-Packing 壓縮演算法，實現了微秒級的交叉編排檢索。

2. Scaling Inverted Indexes

如何讓搜尋引擎在幾微秒內完成萬億級網頁的檢索？關鍵在於分布式記憶體映射 (Memory-Mapped I/O) 與高效的向量資料庫 (Vector Database) 整合。我們的 Aero-Vector 集群支持百萬維特徵計算，能在用戶刷新首頁的 50 毫秒內完成動態拼裝。

// Algorithm 1: Rapid-RAG Extraction function extract(query, vector_space) { const seeds = vector_space.nearest(query, k=100); const filtered = seeds.filter(trust_score > 0.95); return generate_summary(filtered.top(5)); }

Figure 1: Aero-Search RAG Workflow Pseudo-code

3. Hyper-Personalization

利用即時流處理 (Flink) 與圖神經網路 (GNN)，我們構建了千人千面的引力場。系統能根據用戶畫像即時調整推薦權重，確保流量分發的極致高效。

破壞性實驗報告 (Restricted)

Subject: 惡意爬蟲陷阱 (Spidertraps) 與 100,000 個連續重定向防禦技術。

本報告公開最新「核心熔斷防禦與記憶體隔離技術」，在遭遇大規模重定向攻擊時，Aero-Search 爬蟲集群能自動識別並熔斷異常節點，確保全網索引的數據秩序。