diff --git a/zh_CN/SUMMARY.md b/zh_CN/SUMMARY.md
index a6d75e8..4391562 100644
--- a/zh_CN/SUMMARY.md
+++ b/zh_CN/SUMMARY.md
@@ -65,7 +65,7 @@
   * [从 Notion 导入数据](guides/knowledge-base/sync-from-notion.md)
   * [通过 API 维护知识库](guides/knowledge-base/maintain-dataset-via-api.md)
   * [外部数据工具](guides/knowledge-base/external\_data\_tool.md)
-  * [RAG 召回效果检查点](guides/knowledge-base/rag-zhao-hui-xiao-guo-jian-cha-dian.md)
+  * [召回效果检查项](guides/knowledge-base/zhao-hui-xiao-guo-jian-cha-xiang.md)
 * [工具](guides/gong-ju.md)
   * [快速接入工具](guides/tools/quick-tool-integration.md)
   * [高级接入工具](guides/tools/advanced-tool-integration.md)
diff --git a/zh_CN/guides/knowledge-base/ying-yong-guan-lian-zhi-shi-ku.md b/zh_CN/guides/knowledge-base/ying-yong-guan-lian-zhi-shi-ku.md
index 77d9191..1b8a77e 100644
--- a/zh_CN/guides/knowledge-base/ying-yong-guan-lian-zhi-shi-ku.md
+++ b/zh_CN/guides/knowledge-base/ying-yong-guan-lian-zhi-shi-ku.md
@@ -38,11 +38,26 @@ N 选 1 召回由  Function Call/ReAct 进行驱动，每一个关联的知识
 * 知识库的描述是否清晰，知识库描述决定了 LLM 能够推理出正确的 Function
 * 知识库的个数，函数过多时将会影响 LLM 的推理精确性
 
-当应用内关联过多知识库时， N 选 1 模式的效果会随着知识库数量增加受到影响。
+当应用内关联过多知识库时， N 选 1 模式的召回率会随之下降。
 
-在用户上传知识库时，系统推理模型将自动为知识库生成一个摘要描述。为了在该模式下获得最佳的召回效果，你可以在“知识库->设置->知识库描述”中查看到系统默认创建的摘要描述，并检查该内容是否可以清晰的概括知识库的内容。
+用户上传知识库时，系统推理模型将自动为知识库生成一个摘要描述。为了在该模式下获得最佳的召回效果，你可以在“知识库->设置->知识库描述”中查看到系统默认创建的摘要描述，并检查该内容是否可以清晰的概括知识库的内容。
 
 以下是 N 选 1 召回模式的技术流程图：
 
 <figure><img src="../../.gitbook/assets/image (190).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
+#### 多路召回模式（推荐） <a href="#duo-lu-zhao-hui-mo-shi" id="duo-lu-zhao-hui-mo-shi"></a>
+
+在多路召回模式下，检索器会在所有与应用关联的知识库中去检索与用户问题相关的文本内容，并将多路召回的相关文档结果合并，并通过后置的重排序（Rerank）步骤对检索召回的文档进行语义重排。
+
+以下是多路召回模式的技术流程图：
+
+<figure><img src="https://docs.dify.ai/~gitbook/image?url=https%3A%2F%2F1288284732-files.gitbook.io%2F%7E%2Ffiles%2Fv0%2Fb%2Fgitbook-x-prod.appspot.com%2Fo%2Fspaces%252FCdDIVDY6AtAz028MFT4d%252Fuploads%252Fgit-blob-9bb237ea9a2b4cc09637e951e696d5b52eb31033%252Fimage.png%3Falt%3Dmedia&#x26;width=768&#x26;dpr=4&#x26;quality=100&#x26;sign=0790e257848b5e6c45ce226109aa1c2f5d54bae1c04d1e14dec9fa6a46bdee17" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+
+{% hint style="info" %}
+多路召回模式下需要配置 Rerank 模型
+{% endhint %}
+
+多路召回模式不依赖于模型的推理能力或知识库描述，该模式在多知识库检索时能够获得质量更高的召回效果，因此更推荐将召回模式设置为多路召回。
+
+### 重排序（Rerank）
diff --git a/zh_CN/guides/knowledge-base/rag-zhao-hui-xiao-guo-jian-cha-dian.md b/zh_CN/guides/knowledge-base/zhao-hui-xiao-guo-jian-cha-xiang.md
similarity index 88%
rename from zh_CN/guides/knowledge-base/rag-zhao-hui-xiao-guo-jian-cha-dian.md
rename to zh_CN/guides/knowledge-base/zhao-hui-xiao-guo-jian-cha-xiang.md
index 2b952f6..7b23c57 100644
--- a/zh_CN/guides/knowledge-base/rag-zhao-hui-xiao-guo-jian-cha-dian.md
+++ b/zh_CN/guides/knowledge-base/zhao-hui-xiao-guo-jian-cha-xiang.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# RAG 召回效果检查点
+# 召回效果检查项
 
 🚧 维护中
 
@@ -12,4 +12,4 @@
 
 ### 应用端检查点
 
-* 召回
+*