这两个参数用于控制 LLM 的生成行为：

## 温度（Temperature）

含义：控制输出的随机性和创造性

取值范围：通常是 0.0 到 2.0（或更高）

作用：

- 低温度（0.0-0.3）：

- 输出更确定、一致

- 更倾向于选择概率最高的词

- 适合：事实问答、代码生成、翻译等需要准确性的任务

- 示例：Temperature = 0.1 → 回答更稳定、可预测

- 中等温度（0.5-0.7）：

- 平衡确定性和创造性

- 适合：一般对话、内容创作

- 示例：Temperature = 0.5（当前配置）→ 平衡选择

- 高温度（0.8-2.0）：

- 输出更随机、多样

- 更可能选择概率较低的词

- 适合：创意写作、头脑风暴等需要多样性的任务

- 示例：Temperature = 1.0 → 回答更多样、有创意

建议：

- 当前配置 0.5 适合大多数场景

- 需要更准确时降到 0.2-0.3

- 需要更多样性时提高到 0.7-0.9

## 最大Token数（Max Tokens）

含义：限制 LLM 生成文本的最大长度

单位：Token（约等于 0.75 个英文单词，或 1-2 个中文字符）

作用：

- 控制回答的最大长度

- 防止生成过长内容

- 影响 API 调用成本（通常按 Token 计费）

当前配置 1500 的含义：

- 约等于 1000-1500 个英文单词

- 或约 750-1500 个中文字符

- 适合：中等长度的回答

建议：

- 简短回答：500-800 tokens（快速问答）

- 中等回答：1000-1500 tokens（当前配置，适合大多数场景）

- 长回答：2000-4000 tokens（详细分析、长文章）

- 超长内容：4000+ tokens（需要分段处理）

## 实际应用示例

场景1：快速问答

Temperature: 0.2

Max Tokens: 500

→ 简短、准确的回答

场景2：创意写作

Temperature: 0.8

Max Tokens: 2000

→ 多样、有创意的长文本

场景3：代码生成

Temperature: 0.1

Max Tokens: 1500

→ 准确、一致的代码

## 注意事项

1. Temperature 过高：可能产生不相关或混乱的输出

2. Temperature 过低：可能过于保守，缺乏变化

3. Max Tokens 过小：回答可能被截断

4. Max Tokens 过大：可能生成不必要的内容，增加成本

当前配置（Temperature: 0.5, Max Tokens: 1500）适合大多数对话场景。如需调整，可根据具体任务修改。