Update README_ZH.md

modelscope · Oct 14, 2024 · 8a2af62 · 8a2af62
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@@ -43,12 +43,11 @@ MemoryScope可以用于个人助理、情感陪伴等记忆场景，通过长期
 
 🔧 核心worker库: MemoryScope将长期记忆的能力原子化，抽象成单独的worker，包括query信息过滤，observation抽取，insight更新等20+worker。
 
-🛠️ 核心Op库: 并基于worker的pipeline构建了memory服务的核心operation，实现了记忆检索，记忆巩固等核心能力。
+🛠️ 核心Operation库: MemoryScope将workers组织为工作流(workflow)，构建了处理记忆的完善Operation库，实现了记忆检索，记忆巩固等核心能力。
 
 - 记忆检索：当用户输入对话，此操作返回语义相关的记忆片段。如果输入对话包含对时间的指涉，则同时返回相应时间中的记忆片段。
 - 记忆巩固：此操作接收一批用户的输入对话，并从对话中提取重要的用户信息，将其作为 *observation* 形式的记忆片段存储在记忆数据库中。
-- 反思与再巩固：每隔一段时间，此操作对新记录的 *observations* 进行反思，以形成和更新 *insight*
-   形式的记忆片段。然后执行记忆再巩固，以确保记忆片段之间的矛盾和重复得到妥善处理。
+- 反思与再巩固：每隔一段时间，此操作对新记录的 *observations* 进行反思，以形成和更新 *insight* 形式的记忆片段。然后执行记忆再巩固，以确保记忆片段之间的矛盾和重复得到妥善处理。
 
 ⚙️ 最佳实践:
 
@@ -67,7 +66,7 @@ MemoryScope可以用于个人助理、情感陪伴等记忆场景，通过长期
 - 过滤掉用户输入的虚构内容，以避免LLM产生幻觉。
 
 ⏰ 时间敏感性:
-- T系统在执行记忆检索和记忆巩固时具备时间敏感性，因此在输入对话包含对时间的指涉时，可以检索到准确的相关信息。
+- 在执行记忆检索和记忆巩固时具备时间敏感性，因此在输入对话包含对时间的指涉时，可以检索到准确的相关信息。
 
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