一个简单的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统的工作原理可以概括如下：

RAG 系统使用用户查询从指定的数据源检索信息，重新排序检索结果，添加提示，并将其发送到大语言模型（LLM）以生成最终答案。

1. 用户查询：用户向系统提交一个查询（问题或请求）。

2. 信息检索：系统从预定的数据源（如数据库、文档库、知识库等）中检索相关的信息。这个步骤通常使用信息检索算法（如BM25、TF-IDF或向量检索）。

3. 结果排序：检索到的信息会根据与查询的相关性进行排序，以确保最相关的内容优先显示。

4. 提示添加：系统将排序后的检索结果与用户查询结合，生成一个综合的提示。这些提示将作为输入发送给大语言模型（LLM）。

5. 答案生成：大语言模型（如GPT-4）接收综合提示，并生成最终的答案。这个答案是基于检索到的信息和语言模型自身的知识和推理能力生成的。

通过这种方式，RAG 系统可以结合信息检索和生成模型的优势，为用户提供更加准确和详细的答案。