在上一讲中，我们一起探索了 Coze 支持的知识库的两种主要形式：文本和表格。你可能已经注意到，在界面上，模型和知识库的设置都有许多参数。这些参数的调整究竟会对知识库产生什么影响呢？今天，我们将深入了解这些参数的具体含义，并探讨在不同的使用场景下应如何调整这些参数，以优化我们的知识库功能和效果。

模型参数

在 Coze 等对话机器人中，模型参数的设置对对话效果和数据获取能力有着直接的影响。这些参数通常包括“Temperature（温度）”、“Response max length（最大回复长度）”和“Dialog round（对话轮数）”。下面，我将逐一为你解释这些参数的具体作用。

1. Temperature（温度）

这个参数控制回答的随机性。温度值越高，生成的回答越随机，可能会更创造性但不一定精确；温度值越低，则回答越固定、预测性强，适合需要精确答案的场景。

这个设置值会影响所有对话，你要根据需求谨慎使用，比如回答数据严谨的问题时，你可以降低 Temperature 值，如果是扮演客服，咨询非技术问题时，可以增大该值。例如我问同样的问题“列出产品价格，会得到不同的回答”，我分别使用了 0.1 和 1 两个极端的设置，你会看到不同的回答，你能猜出来哪个是 0.1 哪个是 1 吗？