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RAG的一个棘手问题是不知道该召回多少chunk，少了可能丢信息，多了会引入噪声信息。虽然有self-reasoning等自我反思的解决办法，但是整体链路太长，延迟高，不利于工业落地。

虽然无法面对整个服务场景，但是对于知识密集型数据，可以用Speculative RAG解决。所谓知识密集，即你要问的问题只集中在少数几个chunk里，不需要长篇大论地找答案，例如一个章节就解决一个事，你要问这个事，把这个章节拿来就全解决了。

对于这种数据，Speculative RAG加速的办法是：（举个例子）把72b或32b的大模型换成多个7b模型，称为draft。RAG检索到100个chunk，先用k-means把100个chunk聚类，然后随机地把各个桶里的信息分到每个draft模型，多个draft模型并行推理。
！！！因为用了小模型，所以必须保证问题足够简单。
并行推理的结果作为draft被后续模型评测，例如忠诚度、相关度，评测结果最好的作为最终答案。