diff --git a/README.md b/README.md
index 49ee88a..1126545 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,10 +1,16 @@
+<!-- WEHUB_ZH_README -->
+> [!NOTE]
+> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。  
+> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/AI-Meet/Knowledge_QA_RAG) · [上游 README](https://github.com/AI-Meet/Knowledge_QA_RAG/blob/HEAD/README.md)  
+> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
+
 # Knowledge_QA_RAG
 
-## Overview
+## 概述
 本系统是一种基于 RAG 的知识库问答系统简单示例，采用前后端分离的架构设计，融合了多种技术和方法。具体详情可参考：[https://blog.csdn.net/weixin_47936614/article/details/143932997](https://blog.csdn.net/weixin_47936614/article/details/143932997)
 
-## Milvus Installation
-本系统是在 Windows 11 上进行部署和运行的，关于milvus向量数据库的安装和启动可以参考以下步骤：
+## Milvus 安装
+本系统是在 Windows 11 上进行部署和运行的，关于 Milvus 向量数据库的安装和启动可以参考以下步骤：
 
 1.勾选 `适用于Linux的Windows子系统` 和 `虚拟机平台` 
 
@@ -13,12 +19,12 @@
 
 2.点击 `确定` 并重新启动计算机
 
-3.以管理员身份打开命令提示符，输入以下命令安装WSL：
+3.以管理员身份打开命令提示符，输入以下命令安装 WSL：
 - 在 PowerShell 中设置 WSL 2 为默认版本： 
 ```
 wsl --set-default-version 2
 ```
-- 更新 WSL 内核，使用国内网络建议添加`--web-download`： 
+- 更新 WSL 内核，使用国内网络建议添加 `--web-download`： 
 ```
 wsl --update --web-download
 ```
@@ -26,7 +32,7 @@ wsl --update --web-download
 
 ![abe944eb639649fae89175ed09af9fdd](https://github.com/user-attachments/assets/74fc0c97-cf3c-47c6-b3a2-240ba97a44ff)
 
-4.下载安装docker-desktop
+4.下载安装 Docker Desktop
 进入官网下载对应的版本安装即可，官网链接：[https://www.docker.com/products/docker-desktop/](https://www.docker.com/products/docker-desktop/)
 
 5.验证是否安装成功：
@@ -37,22 +43,22 @@ docker-compose --version
 
 ![a263610663c19d4046f28773a1126369](https://github.com/user-attachments/assets/1f8e801b-b2db-4644-83d7-5da10f4e5764)
 
-6.milvus向量数据库安装
-- 创建milvus文件夹，并在该文件夹下创建多个子文件夹，如下：
+6.Milvus 向量数据库安装
+- 创建 milvus 文件夹，并在该文件夹下创建多个子文件夹，如下：
 
 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/27599318-2a9a-4358-a1ec-226ca8363921)
 
-- 下载milvus
+- 下载 Milvus
 进入下载页面：[https://github.com/milvus-io/milvus/releases](https://github.com/milvus-io/milvus/releases)
-选择milvus版本及其对应的yml文件，点击下载即可，如下：
+选择 Milvus 版本及其对应的 yml 文件，点击下载即可，如下：
 
 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/5b8804ca-5c6b-4102-82ac-d47eee31c77b)
 
-- 将下载好的 `milvus-standalone-docker-compose.yml` 重命名为 `docker-compose.yml` ，并放入milvus文件中，如下：
+- 将下载好的 `milvus-standalone-docker-compose.yml` 重命名为 `docker-compose.yml` ，并放入 milvus 文件中，如下：
 
 ![bf7215948670e96f9b50f90a67463950](https://github.com/user-attachments/assets/177d4889-49ff-4af4-8515-7722dc65a504)
 
-- 在milvus文件夹中启动cmd命令，输入以下命令：
+- 在 milvus 文件夹中启动 cmd 命令，输入以下命令：
 ```
 docker compose up -d
 docker compose ps
@@ -64,23 +70,23 @@ docker port milvus-standalone 19530/tcp
 
 ![1a3086ad4519524717991dffa47cce29](https://github.com/user-attachments/assets/a8e9a22c-2b1c-4c95-9e15-fe8d6cb0c3ee)
 
-至此，milvus数据库部署成功！
+至此，Milvus 数据库部署成功！
 
-7.Attu图形化界面安装
+7.Attu 图形化界面安装
 下载地址：[https://github.com/zilliztech/attu/releases](https://github.com/zilliztech/attu/releases)
 选择对应的版本直接下载安装即可：
 
 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/b4e96c46-e5e8-42e0-aae9-670008d3ff53)
 
-## Environment Installation
+## 环境安装
 ```
 conda create --name rag-env python=3.10
 cd Knowledge_QA_RAG
 conda activate rag-env
 pip install -r requirements.txt
 ```
-## Quick Start
-1.启动milvus数据库
+## 快速开始
+1.启动 Milvus 数据库
 
 ![image](https://github.com/user-attachments/assets/4d2a37ad-3f74-4b72-969c-685c6b023e96)
 
@@ -93,7 +99,7 @@ python main.py
 uvicorn server:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000
 ```
 
-3.访问页面: 在浏览器中输入下面url地址即可访问
+3.访问页面：在浏览器中输入下面 URL 地址即可访问
 ```
 http://127.0.0.1:8000/
 ```