Update docs README.md

docs/README.md

@@ -8,17 +8,23 @@ Learning to deploy Ollama with hands-on practice, making the deployment of large
 
 本教程涵盖从基础入门到进阶使用的全方位内容，并通过实际应用案例深入理解和掌握大模型部署以及应用技术。我们的教程提供清晰的步骤和实用的技巧，无论是刚刚接触大模型部署的小白，还是有一定经验的开发者，都可以从零开始学习 Ollama ，实现本地部署大模型以及相关应用。
 
+目录结构说明：
+
+      docs ---------------------- Markdown 文档文件
+      notebook ------------------ Notebook 源代码文件以及部分 Python、Java 和 JavaScript 源文件 
+      images -------------------- 图片
+
 ## 立项理由
-随着大模型的飞速发展，市面上出现了越来越多的开源大模型，但是许多模型的部署需要利用GPU资源，如何让大模型时代的红利普惠到每一个人，让每一个人都可以部署属于自己的大模型。Ollama 是一个开源的大语言部署服务工具，只需 CPU 即可部署大模型。我们希望通过动手学 Ollama 这一开源教程，帮助学习者快速上手 Ollama ，让每一位大模型爱好者、学习者以及开发者都能在本地部署自己的大模型，进而开发一些大模型应用，让大模型赋能千行百业！
+随着大模型的飞速发展，市面上出现了越来越多的开源大模型，但是许多模型的部署需要利用 GPU 资源，如何让大模型时代的红利普惠到每一个人，让每一个人都可以部署属于自己的大模型。Ollama 是一个开源的大语言部署服务工具，只需 CPU 即可部署大模型。我们希望通过动手学 Ollama 这一开源教程，帮助学习者快速上手 Ollama ，让每一位大模型爱好者、学习者以及开发者都能在本地部署自己的大模型，进而开发一些大模型应用，让大模型赋能千行百业！
 
 ## 项目受众
-- 希望不受 GPU 资源限制，在本地运行大模型；
+- 希望不受GPU资源限制，在本地运行大模型；
 - 希望在消费级硬件上进行大模型有效的推理；
 - 希望在本地部署大模型，开发大模型应用；
 - 希望在本地管理大模型，让本地模型安全可靠。
 
 ## 项目亮点
-本项目旨在使用 CPU 部署本地大模型，虽然目前已经有很多 LLM 相关的教程，但是这些教程中模型基本上都需要 GPU 资源，这对于很多资源受限的学习者不是很友好。因此，本项目通过动手学 Ollama，帮助学习者快速上手本地 CPU 部署大模型。
+本项目旨在使用 CPU 部署本地大模型，虽然目前已经有很多 LLM 相关的教程，但是这些教程中模型基本上都需要 GPU 资源，这对于很多资源受限的学习者不是很友好。因此，本项目通过动手学 Ollama ，帮助学习者快速上手本地 CPU 部署大模型。
 
 ## 项目规划
 ### 目录（持续更新中...）

docs/_sidebar.md

@@ -18,6 +18,6 @@
         * [6.1 使用 FastAPI 部署 Ollama 可视化对话界面](C6/1.%20使用%20FastAPI%20部署%20Ollama%20可视化对话界面.md)
         * [6.2 使用 WebUI 部署 Ollama 可视化对话界面](C6/2.%20使用%20WebUI%20部署%20Ollama%20可视化对话界面.md)
     * 第 7 章 应用案例
-        * [7.1 搭建本地的 AI Copilot 编程助手]()
+        * 7.1 搭建本地的 AI Copilot 编程助手
         * [7.2 Dify 接入 Ollama 部署的本地模型](C7/2.%20Dify%20接入%20Ollama%20部署的本地模型.md)
-        * [7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用]()
+        * 7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用