update README.md

README.md

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 * [路线图](README.md#路线图)
 * [项目交流群](README.md#项目交流群)
 
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 ## 介绍
 
 🤖️ 一种利用 [langchain](https://github.com/hwchase17/langchain) 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
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 🌐 AutoDL 镜像及 Docker 镜像制作中
 
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 ## 变更日志
 
 参见 [版本更新日志](https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM/releases)。
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 6. 项目中扩充了对不同类型向量库的支持，除支持 [FAISS](https://github.com/facebookresearch/faiss) 向量库外，还提供 [Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus), [PGVector](https://github.com/pgvector/pgvector) 向量库的接入；
 7. 项目中搜索引擎对话，除 Bing 搜索外，增加 DuckDuckGo 搜索选项，DuckDuckGo 搜索无需配置 API Key，在可访问国外服务环境下可直接使用。
 
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 ## 模型支持
 
 本项目中默认使用的 LLM 模型为 [THUDM/chatglm2-6b](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)，默认使用的 Embedding 模型为 [moka-ai/m3e-base](https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base) 为例。
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 - [nghuyong/ernie-3.0-nano-zh](https://huggingface.co/nghuyong/ernie-3.0-nano-zh)
 - [nghuyong/ernie-3.0-base-zh](https://huggingface.co/nghuyong/ernie-3.0-base-zh)
 
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 ## Docker 部署
 
 AutoDL 镜像及 Docker 镜像制作中，将会在上传完成后增加。
 
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 ## 开发部署
 
 ### 软件需求
@@ -133,6 +143,7 @@ AutoDL 镜像及 Docker 镜像制作中，将会在上传完成后增加。
 
 **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。
 
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 ### 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。
@@ -241,10 +252,14 @@ $ streamlit run webui.py --server.port 666
 
   ![](img/webui_020_1.png)
 
-### 常见问题
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+## 常见问题
 
 参见 [常见问题](docs/FAQ.md)。
 
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 ## 路线图
 
 - [X] Langchain 应用
@@ -277,6 +292,8 @@ $ streamlit run webui.py --server.port 666
 - [X] Web UI
   - [X] 基于 Streamlit 的 Web UI
 
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 ## 项目交流群
 
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