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matrixorigin · May 27, 2024 · 9642766 · 9642766
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diff --git a/docs/MatrixOne/Deploy/deploy-Matrixone-cluster/deploy-MatrixOne-cluster-with-k8.md b/docs/MatrixOne/Deploy/deploy-Matrixone-cluster/deploy-MatrixOne-cluster-with-k8.md
@@ -12,8 +12,8 @@ MatrixOne 集群体验环境可用于简单体验测试、学习或开发，但
 
 |组件        |作用     | 服务副本  | 副本分布策略建议     |cpu(C) |内存 (G) | 存储资源类型 | 存储卷格式 |存储大小 (G) | 访问模式  |
 | :-------- | :------ | :------ | :---------------- | :---|:----- | :------ | :------- |:-------- |:------------ |
-|logservice | 日志管理  | 3      | 3 个节点，每节点 1 副本 | 2   | 4    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
-|tn         | 远数据管理 | 1     | 单节点单副本        | 4  | 8    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
+|logservice | 预写日志 WAL 管理  | 3      | 3 个节点，每节点 1 副本 | 2   | 4    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
+|tn         | 事务管理 | 1     | 单节点单副本        | 4  | 8    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
 |cn         | 数据计算  | 1      | 单节点单副本 | 2  | 4    | PVC     | 文件系统   | 100     | ReadWriteOnce|
 
 对象存储资源 (S3)：
@@ -30,8 +30,8 @@ MatrixOne 集群推荐环境具备高可用性、可靠性和强大的性能，
 
 |组件        |作用     | 服务副本  | 副本分布策略建议     |cpu(C) |内存 (G) | 存储资源类型 | 存储卷格式 |存储大小 (G) | 访问模式  |
 | :-------- | :------ | :------ | :---------------- | :---|:----- | :------ | :------- |:-------- |:------------ |
-|logservice | 日志管理  | 3      | 3 个节点，每节点 1 副本 | 4   | 8    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
-|tn         | 远数据管理 | 1     | 单节点单副本        | 16  | 64    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
+|logservice | 预写日志 WAL 管理  | 3      | 3 个节点，每节点 1 副本 | 4   | 8    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
+|tn         | 事务管理 | 1     | 单节点单副本        | 16  | 64    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
 |cn         | 数据计算  | N      | N 根据业务需求定，高可用建议 2+ | 16  | 32    | PVC     | 文件系统   | 100      | ReadWriteOnce|
 
 对象存储资源 (S3)：

diff --git a/docs/MatrixOne/Tutorial/rag-demo.md b/docs/MatrixOne/Tutorial/rag-demo.md
@@ -21,7 +21,7 @@ RAG，全称为 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），是一
 RAG 的工作流程通常包括以下几个步骤：
 
 - 检索（Retrieve）：从大型数据集或知识库中查找并提取与当前查询最相关的信息。
-- 增强（Augment）：将检索到的信息或数据集与 LLM 结合的，以增强 LLM 的性能和输出的准确性。
+- 增强（Augment）：将检索到的信息或数据集与 LLM 结合，以增强 LLM 的性能和输出的准确性。
 - 生成（Generate）：使用检索到的信息利用 LLM 来生成新的文本或响应。
 
 以下为 Native RAG 的流程图：