在 RAG（检索增强生成）系统中，温度、top-k 等解码参数直接影响答案一致性和质量之间的平衡。这些参数控制着语言模型在文本生成过程中如何选择 token，从而影响输出的多样性和可靠性。调整它们需要在两者之间进行权衡：更严格的设置提高了连贯性，但可能会降低细微差别，而更宽松的设置允许创造性，但也带来了不准确或矛盾的风险。
温度决定了 token 选择的随机性。低温度（例如 0.1）会使模型选择高概率的 token，从而产生可预测的、一致的答案。例如，在医疗 RAG 系统中，低温度确保模型坚持从检索到的文档中获取事实信息。然而，过低的值可能会使响应变得僵化或重复。高温度（例如 0.8）引入了可变性，这有助于在故事创作 RAG 应用中生成创意答案。但这带来了产生不一致或不相关输出的风险，因为模型可能会用推测性想法覆盖检索到的证据。例如，一个高温度的 RAG 系统在回答法律问题时，尽管上下文中有准确的来源，也可能会误解法规。
Top-k 将 token 选择限制在每一步的 k 个最可能的选项中。较小的 k（例如 10）会缩小选择范围，通过关注显而易见的答案来提高一致性。这适用于需要精确的任务，例如从文档生成代码片段。但是，如果检索到的上下文包含模糊信息，低 top-k 可能会迫使模型忽略有效的备选方案。相反，较大的 k（例如 100）允许更广泛的探索，这可以在产品推荐等开放领域提高答案质量。但这也增加了包含低置信度 token 的可能性，从而导致矛盾——例如，如果 top-k 过高且上下文缺乏明确的用户偏好，旅游 RAG 系统可能会不一致地同时推荐“海滩”和“山区”目的地。
其他参数，如 **top-p**（核采样）或 **重复惩罚**，增加了进一步的细微差别。Top-p 根据累积概率动态调整 token 选择池，可以通过过滤掉不相关的选项来补充温度设置。例如，在技术支持 RAG 中，结合 temperature=0.3 和 top-p=0.9 可能会产生简洁、基于事实的故障排除步骤。重复惩罚可减少冗余短语，这对于在长答案中保持连贯性至关重要。但是，未经测试过度调整这些参数可能会导致输出不稳定——高重复惩罚可能会破坏对话系统中的自然流畅性，而过于严格的 top-p 可能会排除有效的同义词。开发人员必须根据特定领域的基准迭代测试参数组合，以平衡可靠性和深度。
