LangChain4j Java AI 应用开发实战（二）：大模型参数调优实战：Temperature、TopP、MaxTokens 深度解析掌握大模型参数调优是提升 AI 应用质量的关键技能。很多开发者在使用 LangChain4j 时仅采用默认配置，导致输出不稳定、成本不可控、场景适配差等问题。本文将深入解析 Temperature、MaxOutputTokens、ModelName 等核心参数的作用机制，通过对比实验展示不同配置对输出结果的影响。我们将提供客服、创意写作、代码生成等典型场景的参数配置模板，并分享 A/B 测试、动态调参、成本优化等实战技巧，帮助你精准控制 AI 的创造性、输出长度和稳定性，让大模型真正服务于业务需求。