diff --git a/virtual-patient-rasa/README.md b/virtual-patient-rasa/README.md
index f7224406..8f7ba36b 100644
--- a/virtual-patient-rasa/README.md
+++ b/virtual-patient-rasa/README.md
@@ -3,4 +3,50 @@
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 | rasa_dev | 1.0.0 | 365fe9f00bac | rasa镜像基础版本，只包含必要的rasa服务 |
 | rasa_dev | 1.1.0 |  | 在1.0.0的基础上添加text2vec服务  |
-| rasa_dev | 2.0.0 | 22313f228098 | 添加rasa-java服务   |
\ No newline at end of file
+| rasa_dev | 2.0.0 | 22313f228098 | 添加rasa-java服务   |
+
+
+# 文本相似度匹配应用程序
+> 这个应用程序使用 text2vec 进行文本相似度匹配，允许用户更新数据集并查询最佳匹配项。
+
+## 安装依赖
+```bash
+创建环境
+conda create text2vec_env python=3.9
+进入环境
+conda activate text2vec_env
+```
+```bash
+pip install torch 
+pip install flask
+pip install text2vec -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+```
+启动应用程序
+``` bash
+python app.py
+```
+
+应用程序将在 http://127.0.0.1:5000/ 上运行。
+
+# API文档
+```
+API 文档：
+
+1. 更新数据集
+   - 端点: /update_dataset
+   - 方法: POST
+   - 输入: JSON [{"id": "101","question": "你好"},{"id": "541","question": "你好吗？"}]
+   - 输出: JSON {"status": "success", "message": "数据集更新成功"}
+
+2. 获取匹配项
+   - 端点: /matches
+   - 方法: POST
+   - 输入: JSON {"querySentence": "查询句子", "threshold": 0.7}
+   - 输出: JSON {"status": "success", "results": [{"id": 1, "sentence": "匹配的句子", "similarity": 0.75}]}
+
+3. 获取所有相似度
+   - 端点: /get_all_similarities
+   - 方法: POST
+   - 输入: JSON {"querySentence": "查询句子"}
+   - 输出: JSON {"status": "success", "results": [{"id": 1, "sentence": "句子1", "similarity": 0.8}]}
+```
\ No newline at end of file