diff --git a/README.zh.md b/README.zh.md
new file mode 100644
index 00000000000..34f1455ede7
--- /dev/null
+++ b/README.zh.md
@@ -0,0 +1,219 @@
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+ AnythingLLM： 您一直在寻找的全方位AI应用程序。
+ 与您的文档聊天，使用AI代理，高度可配置，多用户，无需繁琐的设置。
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+ 文档
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+ 托管实例
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+👉 适用于桌面（Mac、Windows和Linux）的AnythingLLM！立即下载
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+这是一个全栈应用程序，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）或内容片段转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。此应用程序允许您选择使用哪个LLM或向量数据库，同时支持多用户管理并设置不同权限。
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+观看演示视频！
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+[](https://youtu.be/f95rGD9trL0)
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+### 产品概览
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+AnythingLLM是一个全栈应用程序，您可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型，再结合向量数据库解决方案构建一个私有ChatGPT，不再受制于人：您可以本地运行，也可以远程托管，并能够与您提供的任何文档智能聊天。
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+AnythingLLM将您的文档划分为称为`workspaces` (工作区)的对象。工作区的功能类似于线程，同时增加了文档的容器化，。工作区可以共享文档，但工作区之间的内容不会互相干扰或污染，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。
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+AnythingLLM的一些酷炫特性
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+- **多用户实例支持和权限管理**
+- 工作区内的智能体Agent（浏览网页、运行代码等）
+- [为您的网站定制的可嵌入聊天窗口](./embed/README.md)
+- 支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等）
+- 通过简单的用户界面管理向量数据库中的文档
+- 两种对话模式：`聊天`和`查询`。聊天模式保留先前的对话记录。查询模式则是是针对您的文档做简单问答
+- 聊天中会提供所引用的相应文档内容
+- 100%云部署就绪。
+- “部署你自己的LLM模型”。
+- 管理超大文档时高效、低耗。只需要一次就可以嵌入（Embedding)一个庞大的文档或文字记录。比其他文档聊天机器人解决方案节省90%的成本。
+- 全套的开发人员API，用于自定义集成！
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+### 支持的LLM、嵌入模型、转录模型和向量数据库
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+**支持的LLM：**
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+- [任何与llama.cpp兼容的开源模型](/server/storage/models/README.md#text-generation-llm-selection)
+- [OpenAI](https://openai.com)
+- [OpenAI (通用)](https://openai.com)
+- [Azure OpenAI](https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service)
+- [Anthropic](https://www.anthropic.com/)
+- [Google Gemini Pro](https://ai.google.dev/)
+- [Hugging Face (聊天模型)](https://huggingface.co/)
+- [Ollama (聊天模型)](https://ollama.ai/)
+- [LM Studio (所有模型)](https://lmstudio.ai)
+- [LocalAi (所有模型)](https://localai.io/)
+- [Together AI (聊天模型)](https://www.together.ai/)
+- [Perplexity (聊天模型)](https://www.perplexity.ai/)
+- [OpenRouter (聊天模型)](https://openrouter.ai/)
+- [Mistral](https://mistral.ai/)
+- [Groq](https://groq.com/)
+- [Cohere](https://cohere.com/)
+- [KoboldCPP](https://github.com/LostRuins/koboldcpp)
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+**支持的嵌入模型：**
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+- [AnythingLLM原生嵌入器](/server/storage/models/README.md)（默认）
+- [OpenAI](https://openai.com)
+- [Azure OpenAI](https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service)
+- [LocalAi (全部)](https://localai.io/)
+- [Ollama (全部)](https://ollama.ai/)
+- [LM Studio (全部)](https://lmstudio.ai)
+- [Cohere](https://cohere.com/)
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+**支持的转录模型：**
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+- [AnythingLLM内置](https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/tree/master/server/storage/models#audiovideo-transcription) （默认）
+- [OpenAI](https://openai.com/)
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+**支持的向量数据库：**
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+- [LanceDB](https://github.com/lancedb/lancedb) （默认）
+- [Astra DB](https://www.datastax.com/products/datastax-astra)
+- [Pinecone](https://pinecone.io)
+- [Chroma](https://trychroma.com)
+- [Weaviate](https://weaviate.io)
+- [QDrant](https://qdrant.tech)
+- [Milvus](https://milvus.io)
+- [Zilliz](https://zilliz.com)
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+### 技术概览
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+这个单库由三个主要部分组成：
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+- `frontend`: 一个viteJS + React前端，您可以运行它来轻松创建和管理LLM可以使用的所有内容。
+- `server`: 一个NodeJS express服务器，用于处理所有交互并进行所有向量数据库管理和LLM交互。
+- `docker`: Docker指令和构建过程 + 从源代码构建的信息。
+- `collector`: NodeJS express服务器，用于从UI处理和解析文档。
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+## 🛳 自托管
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+Mintplex Labs和社区维护了许多部署方法、脚本和模板，您可以使用它们在本地运行AnythingLLM。请参阅下面的表格，了解如何在您喜欢的环境上部署，或自动部署。
+| Docker | AWS | GCP | Digital Ocean | Render.com |
+|----------------------------------------|----:|-----|---------------|------------|
+| [![在Docker上部署][docker-btn]][docker-deploy] | [![在AWS上部署][aws-btn]][aws-deploy] | [![在GCP上部署][gcp-btn]][gcp-deploy] | [![在DigitalOcean上部署][do-btn]][do-deploy] | [![在Render.com上部署][render-btn]][render-deploy] |
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+| Railway |
+| --------------------------------------------------- |
+| [![在Railway上部署][railway-btn]][railway-deploy] |
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+[其他方案：不使用Docker配置AnythingLLM实例 →](./BARE_METAL.md)
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+## 如何设置开发环境
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+- `yarn setup` 填充每个应用程序部分所需的`.env`文件（从仓库的根目录）。
+ - 在开始下一步之前，先填写这些信息`server/.env.development`，不然代码无法正常执行。
+- `yarn dev:server` 在本地启动服务器（从仓库的根目录）。
+- `yarn dev:frontend` 在本地启动前端（从仓库的根目录）。
+- `yarn dev:collector` 然后运行文档收集器（从仓库的根目录）。
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+[了解文档](./server/storage/documents/DOCUMENTS.md)
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+[了解向量缓存](./server/storage/vector-cache/VECTOR_CACHE.md)
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+## 如何贡献
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+- 创建issue
+- 创建PR，分支名称格式为`-`
+- 然后合并
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+## 远程信息收集与隐私保护
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+由Mintplex Labs Inc开发的AnythingLLM包含一个收集匿名使用信息的Telemetry功能。
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+有关AnythingLLM的远程信息收集与隐私保护更多信息
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+### 为什么收集信息？
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+我们使用这些信息来帮助我们理解AnythingLLM的使用情况，帮助我们确定新功能和错误修复的优先级，并帮助我们提高AnythingLLM的性能和稳定性。
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+### 怎样关闭
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+通过在服务器或docker的.env设置中将`DISABLE_TELEMETRY`设置为“true”来选择退出Telemetry远程信息收集功能。您也可以进入AnythingLLM应用>>>侧边栏最下方 >>> `隐私和数据` （Privacy&Data)>>>找到最下方的Anonymous Telemetry Enabled，点击绿色按钮让它变灰色，从而禁用信息收集功能。
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+### 你们跟踪收集哪些信息？
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+我们只会跟踪有助于我们做出产品和路线图决策的使用细节，具体包括：
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+- 您的安装方式（Docker或桌面版）
+- 文档被添加或移除的时间。但不包括文档内的具体内容。我们只关注添加或移除文档这个行为。这些信息能让我们了解到文档功能的使用情况。
+- 使用中的向量数据库类型。让我们知道哪个向量数据库最受欢迎，并在后续更新中优先考虑相应的数据库。
+- 使用中的LLM类型。让我们知道谁才是最受欢迎的LLM模型，并在后续更新中优先考虑相应模型。
+- 信息被`发送`出去。这是最常规的“事件/行为/event”，并让我们了解到所有安装了这个项目的每日活动情况。同样，只收集`发送`这个行为的信息，我们不会收集关于聊天本身的性质或内容的任何信息。
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+您可以通过查找所有调用`Telemetry.sendTelemetry`的位置来验证这些声明。此外，如果启用，这些事件也会被写入输出日志，因此您也可以看到发送了哪些具体数据。不收集IP或其他识别信息。Telemetry远程信息收集的方案来自[PostHog](https://posthog.com/) - 一个开源的远程信息收集服务。
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+[在源代码中查看所有信息收集活动](https://github.com/search?q=repo%3AMintplex-Labs%2Fanything-llm%20.sendTelemetry\(&type=code)
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+## 🔗 更多产品
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+- **[VectorAdmin][vector-admin]**：一个用于管理向量数据库的全方位GUI和工具套件。
+- **[OpenAI Assistant Swarm][assistant-swarm]**：一个智能体Agent就可以管理您所有的OpenAI助手。
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+[![][back-to-top]](#readme-top)
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+---
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+版权所有 © 2024 [Mintplex Labs][profile-link]。
+本项目采用[MIT](./LICENSE)许可证。
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+[back-to-top]: https://img.shields.io/badge/-BACK_TO_TOP-222628?style=flat-square
+[profile-link]: https://github.com/mintplex-labs
+[vector-admin]: https://github.com/mintplex-labs/vector-admin
+[assistant-swarm]: https://github.com/Mintplex-Labs/openai-assistant-swarm
+[docker-btn]: ./images/deployBtns/docker.png
+[docker-deploy]: ./docker/HOW_TO_USE_DOCKER.md
+[aws-btn]: ./images/deployBtns/aws.png
+[aws-deploy]: ./cloud-deployments/aws/cloudformation/DEPLOY.md
+[gcp-btn]: https://deploy.cloud.run/button.svg
+[gcp-deploy]: ./cloud-deployments/gcp/deployment/DEPLOY.md
+[do-btn]: https://www.deploytodo.com/do-btn-blue.svg
+[do-deploy]: ./cloud-deployments/digitalocean/terraform/DEPLOY.md
+[render-btn]: https://render.com/images/deploy-to-render-button.svg
+[render-deploy]: https://render.com/deploy?repo=https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm&branch=render
+[render-btn]: https://render.com/images/deploy-to-render-button.svg
+[render-deploy]: https://render.com/deploy?repo=https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm&branch=render
+[railway-btn]: https://railway.app/button.svg
+[railway-deploy]: https://railway.app/template/HNSCS1?referralCode=WFgJkn
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