diff --git a/README.md b/README.md
index 6bc715f..85aaadf 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -156,6 +156,8 @@ docker run --gpus all -d --name chatglm -p 7860:7860 -v ~/github/langchain-ChatG
 
 参见 [开发环境准备](docs/INSTALL.md)。
 
+**请注意：** `0.2.0`及更新版本的依赖包与`0.1.x`版本依赖包可能发生冲突，强烈建议新建环境后重新安装依赖包。
+
 ### 2. 下载模型至本地
 
 如需在本地或离线环境下运行本项目，需要首先将项目所需的模型下载至本地，通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从 [HuggingFace](https://huggingface.co/models) 下载。
@@ -196,7 +198,21 @@ embedding_model_dict = {
                        }
 ```
 
-### 4. 启动 API 服务或 Web UI
+### 4. 知识库初始化与迁移
+
+当前项目的知识库信息存储在数据库中，在正式运行项目之前请先初始化数据库（我们强烈建议您在执行操作前备份您的知识文件）。
+
+- 如果您是从 `0.1.x` 版本升级过来的用户，针对已建立的知识库，请确认知识库的向量库类型、Embedding 模型 `configs/model_config.py` 中默认设置一致，如无变化只需以下命令将现有知识库信息添加到数据库即可：
+    ```shell
+    $ python init_database.py
+    ``` 
+  
+- 如果您是第一次运行本项目，知识库尚未建立，或者配置文件中的知识库类型、嵌入模型发生变化，需要以下命令初始化或重建知识库：
+    ```shell
+    $ python init_database.py --recreate-vs
+    ```
+
+### 5. 启动 API 服务或 Web UI
 
 #### 4.1 启动LLM服务
 
diff --git a/docs/INSTALL.md b/docs/INSTALL.md
index fdb27d5..095f635 100644
--- a/docs/INSTALL.md
+++ b/docs/INSTALL.md
@@ -36,27 +36,28 @@ $ git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git
 # 进入目录
 $ cd langchain-ChatGLM
 
-# 安装依赖
+# 安装全部依赖
 $ pip install -r requirements.txt
 
-# 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）与API服务支持。如果要使用chromadb/milvus/pg等向量库，请将requirements.txt中相应依赖取消注释再安装。
-
-# 如果需要webui，请安装streamlit相关依赖：
-$ pip install -r requirements_webui.txt
+# 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库，请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。
 ```
 
+此外，为方便用户 API 与 webui 分离运行，可单独根据运行需求安装依赖包。
+
+- 如果只需运行 API，可执行：
+    ```shell
+    $ pip install -r requirements_api.txt
+    
+    # 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库，请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。
+    ```
+
+- 如果只需运行 WebUI，可执行：
+    ```shell
+    $ pip install -r requirements_webui.txt
+    ```
+
+
+
 注：使用 `langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader` 进行 `.docx` 等格式非结构化文件接入时，可能需要依据文档进行其他依赖包的安装，请参考 [langchain 文档](https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/unstructured_file.html)。
 
-## 知识库初始化与迁移
 
-当前项目的知识库信息存储在数据库中，在正式运行项目之前请先初始化数据库（我们强烈建议您在执行操作前备份您的知识文件）。
-
-- 如果您是第一次运行本项目，知识库尚未建立，或者配置文件中的知识库类型、嵌入模型发生变化，需要以下命令初始化或重建知识库：
-    ```shell
-    $ python init_database.py --recreate-vs
-    ``` 
-
-- 如果您是从"`0.1.x`"版升级过来的用户，识库已经建立，且知识库类型、嵌入模型无变化，只需以下命令将现有知识库信息添加到数据库即可：
-    ```shell
-    $ python init_database.py
-    ```