优化README说明，方便后续执行自动化用例。

README.md

@@ -38,22 +38,15 @@ smart-finance-bot \
 
 ## 使用说明
 
-### 拉取代码
-**第一步**：拉取代码到本地
+### 1、拉取代码
 ```shell
 git clone --recurse-submodules https://gitee.com/deadwalk/smart-finance-bot.git
 ```
 
 > Git客户端[gitee使用教程](https://blog.csdn.net/weixin_50470247/article/details/133585369)
 
-### 服务部署
-目前服务部署启动支持以下两种方式：
-- 基于源码的运行：该方法需要手动安装相关依赖、启动Chroma数据库等。
-- 基于Docker运行：该方法使用Docker-Compose 进行构建，主要用于快速在服务器上部署环境及体验。
-
-#### 基于源码的运行
-##### 1、安装Python的依赖
-进入工程根目录后，通过命令行运行如下命令：
+### 2、安装依赖
+`cd smart-finance-bot`，进入工程根目录后，运行如下命令安装依赖
 
 ```bash
 # 安装依赖前，强烈建议使用conda虚拟环境，例如：
@@ -65,7 +58,7 @@ pip install -r requirements.txt
 
 > 注意：经过实际测试Python 3.11版本会存在依赖冲突问题，所以请将Python版本切换为3.10。
 
-##### 2、配置大模型的APIKey
+### 3、配置大模型的APIKey
 打开配置文件 app/conf的配置文件，配置自己的API Key即可。
 
 > 备注：
@@ -75,59 +68,89 @@ pip install -r requirements.txt
 
 如果想测试API-KEY是否生效，可以参照 `附录` 中 `关于如何配置智谱大模型` 的章节内容。
 
+### 4、准备向量数据库
+1. 访问网盘下载链接
+下载地址：https://share.weiyun.com/wa3QocyY
+2. 下载 `chroma_db_bge`
+3. 将`chroma_db_qwen`移动至`smart-finance-bot`目录下，并重命名为`chroma_db`。
+```
+smart-finance-bot\
+    |-chroma_db     # ←放在这个位置
+    |-app
+```
 
-##### 3、准备向量数据库
-准备向量数据库有两种方式：
-- 第一种：运行自动化命令批量导入
-- 第二种：直接从网盘下载已经建好的向量数据库
-
-**第一种：** 运行自动化命令批量导入
-> ！！注意：执行导入脚本前，请确保没有使用命令行启动 `Chroma` 向量数据库。
-
+### 5、启动Chroma数据库
 Linux/Mac用户：
 ```shell
 # 切换/保持当前目录为 smart-finance-bot
 cd smart-finance-bot
 
-# 给shell脚本赋予运行权限
-chmod +x ./scripts/import_pdf.sh
-
-# 启动批量导入脚本
-./scripts/import_pdf.sh
+# 启动Chroma数据库
+./scripts/start_chroma.sh
 ```
 
 Windows用户：
 ```bash
-scripts\import_pdf.bat
+scripts\start_chroma.bat
 ```
 
-**第二种：** 运行自动化命令批量导入
-1. 访问[同义金融大模型的向量数据库](https://platform.virtaicloud.com/gemini_web/workspace/space/jxmdlbjjdhj4/data/detail/486768881516830720)
-2. 可以获取下载链接，下载对应的向量数据库
-3. 下载后将数据库文件移动至当前工程目录下，例如：将`chroma_db_qwen`移动至`smart-finance-bot`目录下，并重命名为`chroma_db`即可在启动chromadb时加载使用。
+### 6、开展工作
+注意：此处后续的工作因为需求不尽相同，所以分别阐述介绍。
+- 如果你是要执行自动化测试，请查看 `6.1 批量化执行问题提问测试方法` 。
+- 如果你是想启动后端和前端查看Demo效果，请查看 `6.2 启动后端和前端查看Demo效果` 。
+- 如果你是想进行代码调试，请查看 `6.3 代码调试方法` 。
 
-##### 4、启动Chroma数据库
-Linux/Mac用户：
-```shell
+#### 6.1 批量化执行问题提问测试方法
+#####  SQLite数据库批量建立索引方法
+第一步：执行命令给SQLite数据库建立索引
+```bash 
 # 切换/保持当前目录为 smart-finance-bot
 cd smart-finance-bot
 
-# 给shell脚本赋予运行权限
-chmod +x ./scripts/start_chroma.sh
+# 运行添加索引脚本
+./scripts/run_addindexs.sh
+```
+> 注意：该项工作仅运行一次即可。
 
-# 启动Chroma数据库
-./scripts/start_chroma.sh
+##### 配置自动化测试的start和end用例序号
+第二步：配置自动化测试的start和end用例序号
+
+Linux/Mac用户：
+1. 编辑`scripts/run_test_cases.sh` 文件
+2. 修改 `--start` 和 `--end` 参数（下面是一个执行 0~100 的例子）。
+```bash
+python "$PYTHON_SCRIPT" --job test_question --start 0 --end 100
 ```
 
 Windows用户：
+1. 编辑`scripts\run_test_cases.bat` 文件
+2. 修改 `--start` 和 `--end` 参数（下面是一个执行 0~100 的例子）。
+
 ```bash
-scripts\start_chroma.bat
+python "%PYTHON_SCRIPT%" --job test_question --start 0 --end 100
 ```
 
-> 如果想复用已经建立的向量数据库，可以在启动chroma的脚本中修改启动的path。
+##### 执行自动化脚本
+第三步：运行测试脚本
+```bash
+# 切换/保持当前目录为 smart-finance-bot
+cd smart-finance-bot
 
-##### 5、启动后端服务
+# 运行测试脚本（Linux/Mac用户）
+./scripts/run_test_cases.sh
 
+# 运行测试脚本（Windows用户）
+scripts\run_test_cases.bat
+```
+> 说明：
+> 1. Window用户注意运行对应的 bat 文件。
+> 2. 测试结果会保存在 `test_result` 目录中，其中 `.json` 是问题运行的结果，`.log` 是运行日志。
+> 3. 如果执行过程中出现异常中断，请重新执行上述脚本，脚本会提示是否断点续跑，选择Y即可。
+
+#### 6.2 启动后端和前端查看Demo效果
+以下是启动后端和前端查看效果的方法：
+
+##### 启动后端服务
 ```bash
 # 切换/保持当前目录为 smart-finance-bot
 cd smart-finance-bot
@@ -137,7 +160,7 @@ python app/server.py
 
 ```
 
-##### 6、启动前端服务
+##### 启动前端服务
 **第一步**：安装Node.js
 - 访问https://nodejs.cn/download/
 - 按照页面提示下载Node.js到本地后进行安装
@@ -151,68 +174,75 @@ cd chatweb
 npm install
 ```
 
-**第三步**：启动服务
+**第三步**：启动前端服务
 ```bash
 # 启动服务
 npm run dev
 ```
+启动完毕后，按照提示访问 `http://localhost:5173/` 即可查看效果。
 
-#### 基于Docker的运行
-##### 1、准备Docker运行环境
-安装Docker，具体方法不再赘述，可以查看[10分钟学会Docker的安装和使用](https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/138435593)
 
-##### 2、下载Docker-Compose文件
-命令行下运行
-```bash
-curl -L https://github.com/docker/compose/releases/tag/v2.28.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
-```
+#### 6.3 代码调试方法
+- 如果你使用的开发工具是 VsCode，可以参考如下步骤：
+  - 使用vscode打开smart-finance-bot工程根目录。
+  - 在app目录下找到test_framework.py文件
+  - 启用vscode的调试模式即可。
 
-##### 3、启动服务
-```bash
-docker-compose -f docker-compose-base.yaml up -d
-```
-> - `docker-compose-base.yaml` 对应是只启动基础的服务，包括python后端、nodejs前端、Chroma数据库服务。
-> - `docker-compose-es.yaml` 对应是只启动ElasticSearch服务的配置
-> - `docker-compose-all.yaml` 对应是启动所有服务的配置，包括Python后端服务、前端nodejs、ElasticSearch服务等。
+- 如果你使用的开发工具是 pycharm，可以参考如下步骤：
+  - 使用pycharm打开app目录。(特别注意：pycharm需要将app目录设置为项目根目录)
+  - 找到test_framework.py文件
+  - 启用调试模式即可。
 
 ## 附录
+### 关于批量导入PDF到向量库的方法
+> ！！注意：执行导入脚本前，请确保没有使用命令行启动 `Chroma` 向量数据库。
 
-### 关于如何进行批量化问题提问的测试
-
-第一步：给SQLite数据库建立索引
-####  SQLite数据库批量建立索引方法
-```bash 
+Linux/Mac用户：
+```shell
 # 切换/保持当前目录为 smart-finance-bot
 cd smart-finance-bot
 
-# 运行添加索引脚本
-./scripts/run_addindexs.sh
-```
-> 注意：该项工作仅运行一次即可。
+# 给shell脚本赋予运行权限
+chmod +x ./scripts/import_pdf.sh
 
+# 启动批量导入脚本
+./scripts/import_pdf.sh
+```
 
-第二步：运行测试脚本
-#### 执行批量化问题提问脚本的方法
+Windows用户：
 ```bash
-# 切换/保持当前目录为 smart-finance-bot
-cd smart-finance-bot
-
-# 运行测试脚本
-./scripts/run_test_cases.sh
+scripts\import_pdf.bat
 ```
-> 说明：
-> 1. 测试结果会保存在 `test_result` 目录中。
-> 2. 如果想调整运行的测试用例，可以直接编辑 `run_test_cases.sh` 文件，修改 `--start` 和 `--end` 参数。
-
 
-### 关于如何配置智谱大模型
+### 关于如何配置智谱大模型地方法
 1. 访问智谱开放平台https://bigmodel.cn/
 2. 注册账号并且登录
 3. 在 `API密钥` 中创建自己的API Key
 4. 在 `conf/.zhipu` 文件中配置好第3步创建好的密钥
 5. 在 `app/settings.py` 中修改全局配置CHAT的赋值，即： `CHAT = get_zhipu_models(model="glm-4-plus")`
 6. 至此，大模型修改完毕，你可以使用 `test_framework.py` 中的 `test_llm_api()` 进行测试。
 
+
+
+### 关于使用Docker部署后端和前端服务的方法
+#### 1、准备Docker运行环境
+安装Docker，具体方法不再赘述，可以查看[10分钟学会Docker的安装和使用](https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/138435593)
+
+#### 2、下载Docker-Compose文件
+命令行下运行
+```bash
+curl -L https://github.com/docker/compose/releases/tag/v2.28.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
+```
+
+#### 3、启动服务
+```bash
+docker-compose -f docker-compose-base.yaml up -d
+```
+> - `docker-compose-base.yaml` 对应是只启动基础的服务，包括python后端、nodejs前端、Chroma数据库服务。
+> - `docker-compose-es.yaml` 对应是只启动ElasticSearch服务的配置
+> - `docker-compose-all.yaml` 对应是启动所有服务的配置，包括Python后端服务、前端nodejs、ElasticSearch服务等。
+
+
 ### 关于启动ElasticSearch(简称ES)服务的方法
 第一步：vim 编辑 `/etc/sysctl.conf`，增加 `vm.max_map_count` 
 ```bash
@@ -222,11 +252,11 @@ vm.max_map_count=262144
 ```bash
 sudo sysctl -p
 ```
-
 第二步：检查 docker/elasticsearch 目录下是否有读写权限。
 
 第三步：运行如下命令启动ES服务
 
 ```bash
 docker-compose -f docker-compose-es.yaml up -d
-```
+```
+