diff --git a/docs/chinese.md b/docs/chinese.md
new file mode 100644
index 00000000..f4b64701
--- /dev/null
+++ b/docs/chinese.md
@@ -0,0 +1,214 @@
+# 🕷️ ScrapeGraphAI: 只需抓取一次
+[](https://pepy.tech/project/scrapegraphai)
+[](https://github.com/pylint-dev/pylint)
+[](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/actions/workflows/pylint.yml)
+[](https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai/actions/workflows/codeql.yml)
+[](https://opensource.org/licenses/MIT)
+[](https://discord.gg/gkxQDAjfeX)
+
+ScrapeGraphAI 是一个*网络爬虫* Python 库，使用大型语言模型和直接图逻辑为网站和本地文档（XML，HTML，JSON 等）创建爬取管道。
+
+只需告诉库您想提取哪些信息，它将为您完成！
+
+
+ 
+
+
+## 🚀 快速安装
+
+Scrapegraph-ai 的参考页面可以在 PyPI 的官方网站上找到: [pypi](https://pypi.org/project/scrapegraphai/)。
+
+```bash
+pip install scrapegraphai
+```
+注意: 建议在虚拟环境中安装该库，以避免与其他库发生冲突 🐱
+
+🔍 演示
+
+官方 Streamlit 演示：
+
+
+
+在 Google Colab 上直接尝试：
+
+## 📖 文档
+
+ScrapeGraphAI 的文档可以在这里找到。
+
+还可以查看 Docusaurus 这里。
+
+## 💻 用法
+
+有三种主要的爬取管道可用于从网站（或本地文件）提取信息：
+
+SmartScraperGraph: 单页爬虫，只需用户提示和输入源；
+SearchGraph: 多页爬虫，从搜索引擎的前 n 个搜索结果中提取信息；
+SpeechGraph: 单页爬虫，从网站提取信息并生成音频文件。
+SmartScraperMultiGraph: 多页爬虫，给定一个提示
+可以通过 API 使用不同的 LLM，如 OpenAI，Groq，Azure 和 Gemini，或者使用 Ollama 的本地模型。
+
+案例 1: 使用本地模型的 SmartScraper
+请确保已安装 Ollama 并使用 ollama pull 命令下载模型。
+
+``` python
+from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
+
+graph_config = {
+ "llm": {
+ "model": "ollama/mistral",
+ "temperature": 0,
+ "format": "json", # Ollama 需要显式指定格式
+ "base_url": "http://localhost:11434", # 设置 Ollama URL
+ },
+ "embeddings": {
+ "model": "ollama/nomic-embed-text",
+ "base_url": "http://localhost:11434", # 设置 Ollama URL
+ },
+ "verbose": True,
+}
+
+smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
+ prompt="列出所有项目及其描述",
+ # 也接受已下载的 HTML 代码的字符串
+ source="https://perinim.github.io/projects",
+ config=graph_config
+)
+
+result = smart_scraper_graph.run()
+print(result)
+```
+
+输出将是一个包含项目及其描述的列表，如下所示：
+
+python
+Copia codice
+{'projects': [{'title': 'Rotary Pendulum RL', 'description': '开源项目，旨在使用 RL 算法控制现实中的旋转摆'}, {'title': 'DQN Implementation from scratch', 'description': '开发了一个深度 Q 网络算法来训练简单和双摆'}, ...]}
+案例 2: 使用混合模型的 SearchGraph
+我们使用 Groq 作为 LLM，使用 Ollama 作为嵌入模型。
+
+```python
+from scrapegraphai.graphs import SearchGraph
+
+# 定义图的配置
+graph_config = {
+ "llm": {
+ "model": "groq/gemma-7b-it",
+ "api_key": "GROQ_API_KEY",
+ "temperature": 0
+ },
+ "embeddings": {
+ "model": "ollama/nomic-embed-text",
+ "base_url": "http://localhost:11434", # 任意设置 Ollama URL
+ },
+ "max_results": 5,
+}
+
+# 创建 SearchGraph 实例
+search_graph = SearchGraph(
+ prompt="列出所有来自基奥贾的传统食谱",
+ config=graph_config
+)
+
+# 运行图
+result = search_graph.run()
+print(result)
+```
+
+输出将是一个食谱列表，如下所示：
+
+```python
+{'recipes': [{'name': 'Sarde in Saòre'}, {'name': 'Bigoli in salsa'}, {'name': 'Seppie in umido'}, {'name': 'Moleche frite'}, {'name': 'Risotto alla pescatora'}, {'name': 'Broeto'}, {'name': 'Bibarasse in Cassopipa'}, {'name': 'Risi e bisi'}, {'name': 'Smegiassa Ciosota'}]}
+案例 3: 使用 OpenAI 的 SpeechGraph
+您只需传递 OpenAI API 密钥和模型名称。
+```
+```python
+from scrapegraphai.graphs import SpeechGraph
+
+graph_config = {
+ "llm": {
+ "api_key": "OPENAI_API_KEY",
+ "model": "gpt-3.5-turbo",
+ },
+ "tts_model": {
+ "api_key": "OPENAI_API_KEY",
+ "model": "tts-1",
+ "voice": "alloy"
+ },
+ "output_path": "audio_summary.mp3",
+}
+
+# ************************************************
+# 创建 SpeechGraph 实例并运行
+# ************************************************
+
+speech_graph = SpeechGraph(
+ prompt="详细总结这些项目并生成音频。",
+ source="https://perinim.github.io/projects/",
+ config=graph_config,
+)
+
+result = speech_graph.run()
+print(result)
+```
+输出将是一个包含页面上项目摘要的音频文件。
+
+## 🤝 贡献
+
+欢迎贡献并加入我们的 Discord 服务器与我们讨论改进和提出建议！
+
+请参阅贡献指南。
+
+
+
+
+
+📈 路线图
+
+查看项目路线图这里! 🚀
+
+想要以更互动的方式可视化路线图？请查看 markmap 通过将 markdown 内容复制粘贴到编辑器中进行可视化！
+
+## ❤️ 贡献者
+
+
+赞助商
+
+
+
+## 🎓 引用
+
+如果您将我们的库用于研究目的，请引用以下参考文献：
+```text
+ @misc{scrapegraph-ai,
+ author = {Marco Perini, Lorenzo Padoan, Marco Vinciguerra},
+ title = {Scrapegraph-ai},
+ year = {2024},
+ url = {https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai},
+ note = {一个利用大型语言模型进行爬取的 Python 库}
+ }
+```
+## 作者
+
+
+ 
+
+## 联系方式
+
+Marco Vinciguerra
+Marco Perini
+Lorenzo Padoan
+## 📜 许可证
+
+ScrapeGraphAI 采用 MIT 许可证。更多信息请查看 LICENSE 文件。
+
+鸣谢
+
+我们要感谢所有项目贡献者和开源社区的支持。
+ScrapeGraphAI 仅用于数据探索和研究目的。我们不对任何滥用该库的行为负责。
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