diff --git a/site/en/guides/get_started/example_code.md b/site/en/guides/get_started/example_code.md
index d70635a74..73528244e 100644
--- a/site/en/guides/get_started/example_code.md
+++ b/site/en/guides/get_started/example_code.md
@@ -14,7 +14,7 @@ After the Milvus server is successfully started, you can use this example progra
 
    ```shell
    # Install Milvus Python SDK
-   $ pip3 install pymilvus==0.2.12
+   $ pip3 install pymilvus=={{var.milvus_python_sdk_version}}
    ```
 
    > Note: To learn more about Milvus Python SDK, go to [Milvus Python SDK Readme](https://github.com/milvus-io/pymilvus/blob/master/README.md).
@@ -23,10 +23,10 @@ After the Milvus server is successfully started, you can use this example progra
 
    ```shell
    # Download Python example
-   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/pymilvus/0.2.12/examples/example.py
+   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/pymilvus/{{var.milvus_python_sdk_version}}/examples/example.py
    ```
    
-    > Note: If you cannot use `wget` to download the example code, you can also create `example.py` and copy the [example code](https://github.com/milvus-io/pymilvus/blob/0.9.1/examples/example.py).
+    > Note: If you cannot use `wget` to download the example code, you can also create `example.py` and copy the [example code](https://github.com/milvus-io/pymilvus/blob/{{var.milvus_python_sdk_version}}/examples/example.py).
    
 4. Run the example code.
 
diff --git a/site/en/guides/get_started/install_milvus/cpu_milvus_docker.md b/site/en/guides/get_started/install_milvus/cpu_milvus_docker.md
index d5e7ab8c9..8924e7aa8 100644
--- a/site/en/guides/get_started/install_milvus/cpu_milvus_docker.md
+++ b/site/en/guides/get_started/install_milvus/cpu_milvus_docker.md
@@ -51,7 +51,7 @@ If you do not see the server listed, start the **Docker** daemon.
 Pull the CPU-only image:
 
 ```shell
-$ docker pull milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
+$ docker pull milvusdb/milvus:{{var.cpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 > Note: If the pulling speed is too slow or the pulling process constantly fails, refer to [Operational FAQ](../../../faq/operational_faq.md) for possible solutions.
@@ -61,23 +61,23 @@ $ docker pull milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
 ```shell
 $ mkdir -p /home/$USER/milvus/conf
 $ cd /home/$USER/milvus/conf
-$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml
+$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml
 ```
 
-> Note: In case you encounter problems downloading configuration files using `wget` command, you can also create `server_config.yaml` under `/home/$USER/milvus/conf`, then copy and paste the content from [server config file](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml).
+> Note: In case you encounter problems downloading configuration files using `wget` command, you can also create `server_config.yaml` under `/home/$USER/milvus/conf`, then copy and paste the content from [server config file](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml).
 
 
 #### Step 4 Start Docker container
 
 ```shell
-$ docker run -d --name milvus_cpu_0.9.1 \
+$ docker run -d --name milvus_cpu_{{var.release_version}} \
 -p 19530:19530 \
 -p 19121:19121 \
 -v /home/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
 -v /home/$USER/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf \
 -v /home/$USER/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs \
 -v /home/$USER/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal \
-milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
+milvusdb/milvus:{{var.cpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 The `docker run` options used in the above command are defined as follows:
@@ -107,19 +107,19 @@ $ docker logs <milvus container id>
 
 The procedures of installing Milvus on Windows are similar to the steps on Ubuntu/CentOS, except for **Step 3** and **Step 4**.
 
-For Step 3, instead of using `wget` to obtain the files, it is suggested to create a `milvus` file containing `db`, `conf`, `logs`, and `wal` folders in a location you find appropriate, for example on the C drive, and copy the the content from [server config file](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml) to `server_config.yaml` that you created under `C:\milvus\conf`.
+For Step 3, instead of using `wget` to obtain the files, it is suggested to create a `milvus` file containing `db`, `conf`, `logs`, and `wal` folders in a location you find appropriate, for example on the C drive, and copy the the content from [server config file](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml) to `server_config.yaml` that you created under `C:\milvus\conf`.
 
 For Step 4, start the docker by mapping Milvus files to the right path. The following command is run in Windows Command shell:
 
 ```shell
-$ docker run -d --name milvus_cpu_0.9.1 \
+$ docker run -d --name milvus_cpu_{{var.release_version}} \
 -p 19530:19530 \
 -p 19121:19121 \
 -v C:\milvus\db:/var/lib/milvus/db \
 -v C:\milvus\conf:/var/lib/milvus/conf \
 -v C:\milvus\logs:/var/lib/milvus/logs \
 -v C:\milvus\wal:/var/lib/milvus/wal \
-milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
+milvusdb/milvus:{{var.cpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 ## Install Milvus on macOS
@@ -131,20 +131,20 @@ For Step 3, the path has some minor differences:
 ```shell
 $ mkdir -p /Users/$USER/milvus/conf
 $ cd /Users/$USER/milvus/conf
-$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml
+$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml
 ```
 
 For Step 4, start the docker by mapping Milvus files to the right path:
 
 ```shell
-$ docker run -d --name milvus_cpu_0.9.1 \
+$ docker run -d --name milvus_cpu_{{var.release_version}} \
 -p 19530:19530 \
 -p 19121:19121 \
 -v /Users/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
 -v /Users/$USER/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf \
 -v /Users/$USER/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs \
 -v /Users/$USER/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal \
-milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
+milvusdb/milvus:{{var.cpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 ## What's next
diff --git a/site/en/guides/get_started/install_milvus/gpu_milvus_docker.md b/site/en/guides/get_started/install_milvus/gpu_milvus_docker.md
index 604121295..7151c9f13 100644
--- a/site/en/guides/get_started/install_milvus/gpu_milvus_docker.md
+++ b/site/en/guides/get_started/install_milvus/gpu_milvus_docker.md
@@ -48,7 +48,7 @@ If you do not see the server listed, start the **Docker** daemon.
 Pull the GPU-enabled image:
 
 ```shell
-$ docker pull milvusdb/milvus:0.9.1-gpu-d052920-e04ed5
+$ docker pull milvusdb/milvus:{{var.gpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 > Note: If the pulling speed is too slow or the pulling process constantly fails, refer to [Operational FAQ](../../../faq/operational_faq.md) for possible solutions.
@@ -58,10 +58,10 @@ $ docker pull milvusdb/milvus:0.9.1-gpu-d052920-e04ed5
 ```shell
 $ mkdir -p /home/$USER/milvus/conf
 $ cd /home/$USER/milvus/conf
-$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml
+$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml
 ```
 
-> Note: In case you encounter problems downloading configuration files using `wget` command, you can also create the `server_config.yaml` file under `/home/$USER/milvus/conf`, then copy and paste the content from [server config file](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml).
+> Note: In case you encounter problems downloading configuration files using `wget` command, you can also create the `server_config.yaml` file under `/home/$USER/milvus/conf`, then copy and paste the content from [server config file](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml).
 
 
 ## Step 4 Start Docker container
@@ -69,14 +69,14 @@ $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v0.9.1/core/conf/demo/
 Before starting the Docker container, you must set `enable` to `true` in `gpu_resource_config` section of `server_config.yaml`.
 
 ```shell
-$ docker run -d --name milvus_gpu_0.9.1 --gpus all \
+$ docker run -d --name milvus_gpu_{{var.release_version}} --gpus all \
 -p 19530:19530 \
 -p 19121:19121 \
 -v /home/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
 -v /home/$USER/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf \
 -v /home/$USER/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs \
 -v /home/$USER/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal \
-milvusdb/milvus:0.9.1-gpu-d052920-e04ed5
+milvusdb/milvus:{{var.gpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 The `docker run` options used in the above command are defined as follows:
@@ -115,6 +115,6 @@ $ docker logs <milvus container id>
   - Build a [monitoring and alerting system](../../monitor.md) to check real-time application performance
   - Tune Milvus performance through [configuration](../../../reference/milvus_config.md)
   
-- If you want to run Milvus on machines without GPU:
+- If you want to run Milvus on machines without an Nvidia GPU:
   
   - [Install CPU-only Milvus](cpu_milvus_docker.md)
diff --git a/site/en/guides/monitor.md b/site/en/guides/monitor.md
index 49b182b49..8e9bcc8f1 100644
--- a/site/en/guides/monitor.md
+++ b/site/en/guides/monitor.md
@@ -75,10 +75,10 @@ Milvus generates detailed time series metrics. This page shows you how to pull t
 
 ### Configure Prometheus
 
-1. Go to the Prometheus root directory, and download starter [Prometheus configuration file](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v0.9.1/assets/monitoring/prometheus.yml) for Milvus.
+1. Go to the Prometheus root directory, and download starter [Prometheus configuration file](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/prometheus.yml) for Milvus.
 
    ```shell
-   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v0.9.1/assets/monitoring/prometheus.yml \ -O prometheus.yml
+   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/prometheus.yml \ -O prometheus.yml
 
    ```
 
@@ -86,10 +86,10 @@ Milvus generates detailed time series metrics. This page shows you how to pull t
 
    > Note: If you use distributed cluster, you must expand the `targets` field to include `localhost: <http-port>` for each additional node in the cluster.
 
-3. Download starter [alerting rules](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v0.9.1/assets/monitoring/alert_rules.yml) for Milvus to the Prometheus root directory.
+3. Download starter [alerting rules](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/alert_rules.yml) for Milvus to the Prometheus root directory.
 
    ```shell
-   wget -P rules https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v0.9.1/assets/monitoring/alert_rules.yml
+   wget -P rules https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/alert_rules.yml
 
    ```
 
@@ -128,10 +128,10 @@ Refer to [https://github.com/prometheus/pushgateway](https://github.com/promethe
    | URL     | `http://<hostname of machine running prometheus>:9090` |
    | Access  | Browser                                                |
 
-5. Download the starter [Grafana dashboard](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v0.9.1/assets/monitoring/dashboard.json) for Milvus:
+5. Download the starter [Grafana dashboard](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/dashboard.json) for Milvus:
 
    ```shell
-   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v0.9.1/assets/monitoring/dashboard.json
+   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/dashboard.json
 
    ```
 
diff --git a/site/en/milvus_admin/release_notes_admin.md b/site/en/milvus_admin/release_notes_admin.md
index 1516f7bb3..9835082ae 100644
--- a/site/en/milvus_admin/release_notes_admin.md
+++ b/site/en/milvus_admin/release_notes_admin.md
@@ -21,7 +21,7 @@ Milvus Admin is the GUI client of Milvus. You can use Milvus Admin to perform op
 **Features**
 
 - Makes some UI changes to improve user experience.
-- Displays connection infomation on top of the web page.
+- Displays connection information on top of the web page.
 - Displays the connected Milvus version on the web page.
 - Compatible with the Milvus 0.9.0 APIs
 - Supports setting `auto_flush_interval` from `Advanced Setting` > `PERFORMANCE TUNNING` > `Auto Flush Interval`.
diff --git a/site/en/variables.json b/site/en/variables.json
index fa918053c..a12242b21 100644
--- a/site/en/variables.json
+++ b/site/en/variables.json
@@ -1,3 +1,8 @@
 {
-    "a": 123
+    "release_version": "0.9.1",
+    "cpu_milvus_docker_image_version": "0.9.1-cpu-d052920-e04ed5",
+    "gpu_milvus_docker_image_version": "0.9.1-gpu-d052920-e04ed5",
+    "milvus_python_sdk_version": "0.2.12",
+    "milvus_java_sdk_version": "0.8.1"
+
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/site/zh-CN/Tips.json b/site/zh-CN/Tips.json
new file mode 100644
index 000000000..9c38168c6
--- /dev/null
+++ b/site/zh-CN/Tips.json
@@ -0,0 +1,3 @@
+{
+    "collection": "asdasd"
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/site/zh-CN/Variables.json b/site/zh-CN/Variables.json
new file mode 100644
index 000000000..a12242b21
--- /dev/null
+++ b/site/zh-CN/Variables.json
@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+    "release_version": "0.9.1",
+    "cpu_milvus_docker_image_version": "0.9.1-cpu-d052920-e04ed5",
+    "gpu_milvus_docker_image_version": "0.9.1-gpu-d052920-e04ed5",
+    "milvus_python_sdk_version": "0.2.12",
+    "milvus_java_sdk_version": "0.8.1"
+
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/site/zh-CN/aboutmilvus/overview.md b/site/zh-CN/aboutmilvus/overview.md
index c58be9652..3acb4a060 100644
--- a/site/zh-CN/aboutmilvus/overview.md
+++ b/site/zh-CN/aboutmilvus/overview.md
@@ -14,19 +14,19 @@ Milvus 是一款开源的特征向量相似度搜索引擎，具有使用方便
 
 - 全面的相似度指标
   
-  Milvus 支持各种常用的相似度计算指标，包括欧氏距离、内积、汉明距离和杰卡德距离等。您可以根据应用需求来选择最有效的向量相似度计算方式。
+  Milvus 支持各种常用的相似度计算指标，包括欧氏距离、内积、汉明距离和杰卡德距离等。你可以根据应用需求来选择最有效的向量相似度计算方式。
 
 - 业界领先的性能
 
-  Milvus 基于高度优化的 Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) 索引库构建，包括 faiss、 annoy、和 hnswlib 等。您可以针对不同使用场景选择不同的索引类型。
+  Milvus 基于高度优化的 Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) 索引库构建，包括 faiss、 annoy、和 hnswlib 等。你可以针对不同使用场景选择不同的索引类型。
 
 - 动态数据管理
   
-  您可以随时对数据进行插入、删除、搜索、更新等操作而无需受到静态数据带来的困扰。
+  你可以随时对数据进行插入、删除、搜索、更新等操作而无需受到静态数据带来的困扰。
 
 - 近实时搜索
   
-  在插入或更新数据之后，您可以几乎立刻对插入或更新过的数据进行搜索。Milvus 负责保证搜索结果的准确率和数据一致性。
+  在插入或更新数据之后，你可以几乎立刻对插入或更新过的数据进行搜索。Milvus 负责保证搜索结果的准确率和数据一致性。
 
 - 高成本效益
   
@@ -34,15 +34,15 @@ Milvus 是一款开源的特征向量相似度搜索引擎，具有使用方便
 
 - 支持多种数据类型和高级搜索（即将上线）
   
-  Milvus 的数据记录中的字段支持多种数据类型。您还可以对一个或多个字段使用高级搜索，例如过滤、排序和聚合。
+  Milvus 的数据记录中的字段支持多种数据类型。你还可以对一个或多个字段使用高级搜索，例如过滤、排序和聚合。
 
 - 高扩展性和可靠性
   
-  您可以在分布式环境中部署 Milvus。如果要对集群扩容或者增加可靠性，您只需增加节点。
+  你可以在分布式环境中部署 Milvus。如果要对集群扩容或者增加可靠性，你只需增加节点。
 
 - 云原生
 
-  您可以轻松在公有云、私有云、或混合云上运行 Milvus。
+  你可以轻松在公有云、私有云、或混合云上运行 Milvus。
 
 - 简单易用
 
@@ -53,7 +53,7 @@ Milvus 是一款开源的特征向量相似度搜索引擎，具有使用方便
 
 ![Milvus 架构](../../../assets/milvus_arch.png)
 
-## 接下来您可以
+## 接下来你可以
 
 - 了解 [特征向量](vector.md), [向量数据库](vector_db.md) 的发展现状和 [向量检索算法](index_method.md)
 - 几分钟轻易搞定 [Milvus 安装](../guides/get_started/install_milvus/install_milvus.md)
diff --git a/site/zh-CN/contribute/contribute.md b/site/zh-CN/contribute/contribute.md
index 1c7381434..b4d28e50f 100644
--- a/site/zh-CN/contribute/contribute.md
+++ b/site/zh-CN/contribute/contribute.md
@@ -12,12 +12,12 @@ sidebar_label: Contribute
 
 想要给 Milvus 贡献代码，请按照以下步骤进行：
 
-1. 浏览现有的 issues 并找到您感兴趣的领域，或创建一个新的 issue 描述您的想法和改动。如果您是第一次提交贡献，我们建议您先从[带 `good first issues` 标签的 issues](https://github.com/milvus-io/milvus/labels/good%20first%20issue) 入手。
-2. 相关仓库的负责人会及时回复您的 issue。
-3. 如果您的更改建议被接受，请克隆主仓库（master）并开始您的工作。
+1. 浏览现有的 issues 并找到你感兴趣的领域，或创建一个新的 issue 描述你的想法和改动。如果你是第一次提交贡献，我们建议你先从[带 `good first issues` 标签的 issues](https://github.com/milvus-io/milvus/labels/good%20first%20issue) 入手。
+2. 相关仓库的负责人会及时回复你的 issue。
+3. 如果你的更改建议被接受，请克隆主仓库（master）并开始你的工作。
 4. 确保更改通过所有测试之后，便可以提交 pull request 到主仓库。
 
-收到您提交的 pull request 之后，我们会及时 review 并回复，如果 pull request 通过批准且被合并，恭喜您，您已经成为 Milvus 贡献者！
+收到你提交的 pull request 之后，我们会及时 review 并回复，如果 pull request 通过批准且被合并，恭喜你，你已经成为 Milvus 贡献者！
 
 ## 改进文档
 
diff --git a/site/zh-CN/faq/operational_faq.md b/site/zh-CN/faq/operational_faq.md
index 7bd32ab47..cd547d614 100644
--- a/site/zh-CN/faq/operational_faq.md
+++ b/site/zh-CN/faq/operational_faq.md
@@ -38,7 +38,7 @@ sidebar_label: Operational FAQ
 
 #### 如果在安装 Milvus 时，从 dockerhub 拉取镜像总是失败怎么办？
 
-某些地区的用户可能无法快速访问 dockerhub。如果拉取镜像失败，您可以从本地的镜像源拉取镜像。比如中国镜像源的网址为 `registry.docker-cn.com`。您可以在 `/etc/docker/daemon.json` 文件的 `registry-mirrors` 组添加 `"https://registry.docker-cn.com"`命令，这样就可以默认从中国镜像源拉取镜像了。 
+某些地区的用户可能无法快速访问 dockerhub。如果拉取镜像失败，你可以从本地的镜像源拉取镜像。比如中国镜像源的网址为 `registry.docker-cn.com`。你可以在 `/etc/docker/daemon.json` 文件的 `registry-mirrors` 组添加 `"https://registry.docker-cn.com"`命令，这样就可以默认从中国镜像源拉取镜像了。 
 
 ```json
 {
@@ -50,15 +50,15 @@ sidebar_label: Operational FAQ
 
 原因可能有多种，但最可能的是环境因素，比如版本不匹配或者依赖关系缺失等。请参考 [从源码安装 Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/master/INSTALL.md) 获取详细信息。
 
-建议您使用带有 Milvus 编译环境的 docker 镜像进行源码编译。关于详细流程请参考 [在 Docker 容器中编译运行 Milvus](https://www.milvus.io/cn/blogs/2019-11-25-docker-compilation.md)。
+建议你使用带有 Milvus 编译环境的 docker 镜像进行源码编译。关于详细流程请参考 [在 Docker 容器中编译运行 Milvus](https://www.milvus.io/cn/blogs/2019-11-25-docker-compilation.md)。
 
 #### Milvus 对 collection 和 分区的数量有限制吗？
 
-有。如果您使用 SQLite 作为元数据管理服务，则 Collection 和分区总数不能超过50000。如果您需要更多的 collection 和分区，请[使用 MySQL](../reference/data_manage.md)。
+有。如果你使用 SQLite 作为元数据管理服务，则 Collection 和分区总数不能超过50000。如果你需要更多的 collection 和分区，请[使用 MySQL](../reference/data_manage.md)。
 
 #### 为什么 Milvus 返回 config check error 的错误？
 
-您的 Milvus 服务端配置文件版本不正确。Milvus 0.7.0 仅支持 0.2 版本的配置文件 (`server_config.yaml`)。
+你的 Milvus 服务端配置文件版本不正确。Milvus 0.7.0 仅支持 0.2 版本的配置文件 (`server_config.yaml`)。
 
 #### Milvus 支持对向量的插入、删除、更改和查询操作吗？
 
@@ -73,13 +73,13 @@ sidebar_label: Operational FAQ
 
 #### 为什么欧氏距离和内积在计算向量相似度时的结果不一致？
 
-如果欧氏距离和内积返回不一致的结果，您可能需要检查数据是否已经归一化。如果没有，请先对数据进行归一化。
+如果欧氏距离和内积返回不一致的结果，你可能需要检查数据是否已经归一化。如果没有，请先对数据进行归一化。
 
 理论上可以证明，对于未归一化的数据，欧氏距离和内积的结果是不一致的。关于详细推导过程可参考 [数据归一化](https://github.com/milvus-io/bootcamp/blob/master/getting_started/data_preparation/data_normalization.md)。
 
 #### 为什么在导入数据时 Milvus 显示 "no space left on device" 的错误？
 
-您可能没有为导入数据预留足够的磁盘空间。例如，为1亿单精度向量构建 `FLAT` 或 `IVFLAT` 索引，需要预留约 200 GB 空间。对于 `IVF_SQ8` 索引，需要预留约 50 GB。
+你可能没有为导入数据预留足够的磁盘空间。例如，为1亿单精度向量构建 `FLAT` 或 `IVFLAT` 索引，需要预留约 200 GB 空间。对于 `IVF_SQ8` 索引，需要预留约 50 GB。
 
 #### 为什么数据是二维数组时， Milvus Python SDK 依然返回 "Vectors should be 2-dim array" 的错误？
 
@@ -120,15 +120,15 @@ $ docker logs <container ID>
 
 #### 为什么我的 Milvus 在启动时返回 “Illegal instruction”？
 
-如果您的 CPU 不支持 avx2 指令集，则 Milvus 无法正常启动。您可以通过 `cat /proc/cpuinfo` 查看 CPU 支持的指令集。
+如果你的 CPU 不支持 avx2 指令集，则 Milvus 无法正常启动。你可以通过 `cat /proc/cpuinfo` 查看 CPU 支持的指令集。
 
 #### 为什么在 Mac OS 或者 Windows 上运行 Milvus 时显示 `cpu_cache_capacity` 太大？
 
-您需要检查 macOS 或者 Windows 为 docker engine 分配的内存值。如果分配的内存值小于或等于 `cpu_cache_capacity`，尽管您的主机内存可能足够，但 Milvus 仍然无法正常运行。
+你需要检查 macOS 或者 Windows 为 docker engine 分配的内存值。如果分配的内存值小于或等于 `cpu_cache_capacity`，尽管你的主机内存可能足够，但 Milvus 仍然无法正常运行。
 
 #### 为什么我的日志文件时间与系统时间不一致？
 
-Docker 镜像内部的日志文件默认使用 UTC 时区。如果您宿主机的时区不是 UTC 时区，就会出现日志文件时间与系统时间不一致的情况。建议您查看宿主机上挂载的日志文件，这样可以保证宿主机上的日志文件和系统时间是一致的。
+Docker 镜像内部的日志文件默认使用 UTC 时区。如果你宿主机的时区不是 UTC 时区，就会出现日志文件时间与系统时间不一致的情况。建议你查看宿主机上挂载的日志文件，这样可以保证宿主机上的日志文件和系统时间是一致的。
 
 #### 为什么我启用多进程程序失败了？
 
@@ -143,11 +143,11 @@ Milvus 在运行过程中，能够实现多进程操作，但在实现时需满
 
 如果 `nlist` 和 K 比较大，而 `nprobe` 又足够小时，有可能出现 `nprobe` 文件中的所有向量总数小于 K。当你搜索 top K 向量时，就会出现搜索结果小于 K 条向量的情况。
 
-想要避免这种情况，您可以尝试将 `nprobe` 设置为更大值，或是把 `nlist` 和 K 设置小一点。
+想要避免这种情况，你可以尝试将 `nprobe` 设置为更大值，或是把 `nlist` 和 K 设置小一点。
 
 #### 在插入数据时我应该多久构建一次索引？
 
-您应该避免频繁构建索引，因为这样会导致大量小索引文件的生成，从而影响检索效率。
+你应该避免频繁构建索引，因为这样会导致大量小索引文件的生成，从而影响检索效率。
 
 #### Milvus 中的数据是如何存储的？
 
@@ -167,7 +167,7 @@ Milvus 在运行过程中，能够实现多进程操作，但在实现时需满
 - AVX2
 - AVX512
 
-但是，您的 CPU 必须支持 AVX2 才能保证 Milvus 正常工作。
+但是，你的 CPU 必须支持 AVX2 才能保证 Milvus 正常工作。
 
 
 #### 相关阅读
diff --git a/site/zh-CN/faq/performance_faq.md b/site/zh-CN/faq/performance_faq.md
index 39a67aeef..6616c7e1f 100644
--- a/site/zh-CN/faq/performance_faq.md
+++ b/site/zh-CN/faq/performance_faq.md
@@ -16,7 +16,7 @@ sidebar_label: 性能常见问题
 
 #### 为什么重启 Milvus 服务端之后，第一次搜索时间非常长？
 
-您需要在 `server_config.yaml` 中开启 `preload_table`。在内存允许的情况下尽可能多地加载 collection。这样在每次重启服务端之后，数据都会先载入到 Milvus 中，可以解决第一次搜索耗时很长的问题。
+你需要在 `server_config.yaml` 中开启 `preload_table`。在内存允许的情况下尽可能多地加载 collection。这样在每次重启服务端之后，数据都会先载入到 Milvus 中，可以解决第一次搜索耗时很长的问题。
 
 #### 为什么插入数据的速度很慢？
 
@@ -32,7 +32,7 @@ sidebar_label: 性能常见问题
 
 #### 为什么 GPU 一直空闲？
 
-将 `gpu_search_threshold` 的值调整为您期望开启 GPU 搜索的批量查询的 nq 数（向量条数）。不建议在搜索量较小时使用 GPU 搜索。
+将 `gpu_search_threshold` 的值调整为你期望开启 GPU 搜索的批量查询的 nq 数（向量条数）。不建议在搜索量较小时使用 GPU 搜索。
 
 #### 为什么我的数据插入后不可以马上被搜索到？
 
diff --git a/site/zh-CN/faq/product_faq.md b/site/zh-CN/faq/product_faq.md
index 85dceeef7..56f6f1340 100644
--- a/site/zh-CN/faq/product_faq.md
+++ b/site/zh-CN/faq/product_faq.md
@@ -30,7 +30,7 @@ sidebar_label: Product FAQ
 
 #### Milvus 0.7.0 支持旧版本的数据文件吗？
 
-不支持。Milvus 0.7.0 无法直接使用旧版本的数据文件。您需要重新导入数据。
+不支持。Milvus 0.7.0 无法直接使用旧版本的数据文件。你需要重新导入数据。
 
 #### Milvus 0.7.0 支持旧版本的服务端配置文件吗？
 
@@ -46,7 +46,7 @@ Milvus 是一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。
 
 #### Milvus 适合什么时候使用 ？
 
-如果您想要可靠的海量向量相似性检索，以及亿级数据搜索的毫秒级响应，那 Milvus 将是您不二的选择。Milvus 一键安装、配置简易、运行可靠，保证数据准确性的同时，提供超高速的搜索响应。
+如果你想要可靠的海量向量相似性检索，以及亿级数据搜索的毫秒级响应，那 Milvus 将是你不二的选择。Milvus 一键安装、配置简易、运行可靠，保证数据准确性的同时，提供超高速的搜索响应。
 
 Milvus 单行读取速度约 0.6 毫秒，单行写入速度在 0.03 毫秒左右。支持多种索引方式，优化了查询性能。Milvus 提供结构化和非结构化数据的混合查询方案。
 
@@ -58,7 +58,7 @@ Milvus 提供多种[客户端](../reference/sdk.md)。同时还支持所有基
 
 Milvus 安装简单，仅需下载相关 docker 镜像文件。易用性强，通过 API 接口即可完成向量插入、删除、检索等操作。若要了解更多，请看 [安装 Milvus](../guides/get_started/install_milvus/install_milvus.md).
 
-想要开启您的第一次向量搜索？请阅读 [运行示例程序](../guides/get_started/example_code.md).
+想要开启你的第一次向量搜索？请阅读 [运行示例程序](../guides/get_started/example_code.md).
 
 #### Milvus 具备高可用特性吗？
 
@@ -82,7 +82,7 @@ Milvus 提供了集群分片中间件 Mishards，可以实现集群分片部署
 
 #### 数据存储在哪里？
 
-向量数据导入 Milvus 后，将自动存储在您的本地磁盘。元数据可以存储在 MySQL 或 SQLite 上。
+向量数据导入 Milvus 后，将自动存储在你的本地磁盘。元数据可以存储在 MySQL 或 SQLite 上。
 
 #### Milvus 与其他向量检索工具对比如何？
 
@@ -90,11 +90,11 @@ Milvus 提供了集群分片中间件 Mishards，可以实现集群分片部署
 
 #### Milvus 是一款端到端产品吗？
 
-暂时还不是。Milvus 只能接受向量作为输入并通过查询输出向量。您无法使用 Milvus 从非结构化数据中提取向量。
+暂时还不是。Milvus 只能接受向量作为输入并通过查询输出向量。你无法使用 Milvus 从非结构化数据中提取向量。
 
 #### 仍有问题没有得到解答？
 
-如果您仍有其它问题，您可以：
+如果你仍有其它问题，你可以：
 
 - 在 GitHub 上访问 [Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus/issues) , 提问，分享交流，帮助其它用户 
 - 阅读 [操作常见问题](operational_faq.md)，了解关于 Milvus 操作的常见问题 
diff --git a/site/zh-CN/guides/get_started/example_code.md b/site/zh-CN/guides/get_started/example_code.md
index 231263ff1..ea127c228 100644
--- a/site/zh-CN/guides/get_started/example_code.md
+++ b/site/zh-CN/guides/get_started/example_code.md
@@ -5,7 +5,7 @@ sidebar_label: Try an Example Program
 ---
 # 运行示例程序
 
-在 Milvus 服务端成功启动之后，您可以运行一个 Python 示例程序。这个示例程序将创建一个向量数据表，向其中插入10条向量，然后运行向量相似度查询。
+在 Milvus 服务端成功启动之后，你可以运行一个 Python 示例程序。这个示例程序将创建一个向量数据表，向其中插入 10 条向量，然后运行向量相似度查询。
 
 1. 请确保系统已经安装了 [Python 3.5](https://www.python.org/downloads/) 和 [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/installing/)。
 
@@ -13,7 +13,7 @@ sidebar_label: Try an Example Program
 
    ```shell
    # Install Milvus Python SDK
-   $ pip3 install pymilvus==0.2.12
+   $ pip3 install pymilvus=={{var.milvus_python_sdk_version}}
    ```
 
    > 提示：如果需要进一步了解 Milvus Python SDK，请参考 [Milvus Python SDK Readme](https://github.com/milvus-io/pymilvus/blob/master/README.md)。
@@ -22,10 +22,10 @@ sidebar_label: Try an Example Program
    
    ```shell
    # Download Python example
-   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/pymilvus/0.2.12/examples/example.py
+   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/pymilvus/{{var.milvus_python_sdk_version}}/examples/example.py
    ```
    
-   > 注意：万一您遇到无法通过 `wget` 命令正常下载示例代码的情况，您也可以创建 `example.py` 文件并复制粘贴[示例代码](https://github.com/milvus-io/pymilvus/blob/0.9.1/examples/example.py)的内容。
+   > 注意：万一你遇到无法通过 `wget` 命令正常下载示例代码的情况，你也可以创建 `example.py` 文件并复制粘贴[示例代码](https://github.com/milvus-io/pymilvus/blob/{{var.milvus_python_sdk_version}}/examples/example.py)的内容。
 
 4. 运行示例代码。
 
@@ -40,9 +40,9 @@ sidebar_label: Try an Example Program
    Query result is correct.
    ```
 
-   恭喜您！您已经成功完成了在 Milvus 上的第一次向量相似度查询。
+   恭喜你！你已经成功完成了在 Milvus 上的第一次向量相似度查询。
 
-## 接下来您可以
+## 接下来你可以
 
 - 了解更多 Milvus [基础操作](../milvus_operation.md)
 - [体验 Milvus 在线训练营](https://github.com/milvus-io/bootcamp)，发现更多解决方案
diff --git a/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/cpu_milvus_docker.md b/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/cpu_milvus_docker.md
index de4dfe6bc..1068af0d7 100644
--- a/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/cpu_milvus_docker.md
+++ b/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/cpu_milvus_docker.md
@@ -28,9 +28,9 @@ sidebar_label: Install CPU-only Milvus on Docker
 
 #### Milvus Docker 要求
 
-- 如果使用 Ubuntu 或 CentOS 安装 Milvus，请在您的宿主机上 [安装 Docker](https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/) 19.03 或更高版本。
-- 如果在 Windows 上安装 Milvus，请安装 [Docker Desktop](https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/)，并进入 **Settings > Advanced** 调整相关配置。请确保‘可用内存’大于您在 `server_config.yaml` 文件中设置的`insert_buffer_size` 和 `cpu_cache_capacity` 之和。
-- 如果在 macOS 上安装 Milvus，请安装 [Docker Desktop for Mac](https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/)，并进入 **Preferences > Advanced** 调整相关配置。请确保‘可用内存’大于您在 `server_config.yaml` 文件中设置的`insert_buffer_size` 和 `cpu_cache_capacity` 之和。
+- 如果使用 Ubuntu 或 CentOS 安装 Milvus，请在你的宿主机上 [安装 Docker](https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/) 19.03 或更高版本。
+- 如果在 Windows 上安装 Milvus，请安装 [Docker Desktop](https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/)，并进入 **Settings > Advanced** 调整相关配置。请确保‘可用内存’大于你在 `server_config.yaml` 文件中设置的`insert_buffer_size` 和 `cpu_cache_capacity` 之和。
+- 如果在 macOS 上安装 Milvus，请安装 [Docker Desktop for Mac](https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/)，并进入 **Preferences > Advanced** 调整相关配置。请确保‘可用内存’大于你在 `server_config.yaml` 文件中设置的`insert_buffer_size` 和 `cpu_cache_capacity` 之和。
 
 ## 在 Ubuntu/CentOS 上安装 Milvus
 
@@ -51,32 +51,32 @@ $ docker info
 拉取仅需 CPU 的镜像：
 
 ```shell
-$ docker pull milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
+$ docker pull milvusdb/milvus:{{var.cpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
-> 注意：如果您在拉取镜像时速度过慢或一直失败，请参考[操作常见问题](../../../faq/operational_faq.md)中提供的解决办法。
+> 注意：如果你在拉取镜像时速度过慢或一直失败，请参考[操作常见问题](../../../faq/operational_faq.md)中提供的解决办法。
 
 #### 第三步 下载配置文件
 
 ```shell
 $ mkdir -p /home/$USER/milvus/conf
 $ cd /home/$USER/milvus/conf
-$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml
+$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml
 ```
 
-> 注意：万一您遇到无法通过 `wget` 命令正常下载配置文件的情况，您也可以在 `/home/$USER/milvus/conf` 路径下创建 `server_config.yaml` 文件，然后复制粘贴 [server config 文件](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml) 的内容。
+> 注意：万一你遇到无法通过 `wget` 命令正常下载配置文件的情况，你也可以在 `/home/$USER/milvus/conf` 路径下创建 `server_config.yaml` 文件，然后复制粘贴 [server config 文件](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml) 的内容。
 
 #### 第四步 启动 Milvus Docker 容器
 
 ```shell
-$ docker run -d --name milvus_cpu_0.9.1 \
+$ docker run -d --name milvus_cpu_{{var.release_version}} \
 -p 19530:19530 \
 -p 19121:19121 \
 -v /home/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
 -v /home/$USER/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf \
 -v /home/$USER/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs \
 -v /home/$USER/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal \
-milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
+milvusdb/milvus:{{var.cpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 上述命令中用到的 `docker run` 参数定义如下：
@@ -92,7 +92,7 @@ milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
 $ docker ps
 ```
 
-如果 Milvus 服务没有正常启动，您可以执行以下命令查询错误日志。
+如果 Milvus 服务没有正常启动，你可以执行以下命令查询错误日志。
 
 ```shell
 # 获得运行 Milvus 的 container ID。
@@ -105,19 +105,19 @@ $ docker logs <milvus container id>
 
 在 Windows 上安装 Milvus 的步骤和在 Ubuntu/CentOS 上几乎一样，只不过 **第三步** 和 **第四步** 略有不同。
 
-在第三步中，不同于使用 `wget` 来获取配置文件，使用 Windows 安装时，建议在 C 盘，或其它合适的位置创建 `milvus` 文件夹，下面包含 `db`，`conf`，`logs` 和 `wal` 等文件夹，然后复制 [server config 文件](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml) 的内容到您在 `C:\milvus\conf` 路径下创建的`server_config.yaml` 文件中。
+在第三步中，不同于使用 `wget` 来获取配置文件，使用 Windows 安装时，建议在 C 盘，或其它合适的位置创建 `milvus` 文件夹，下面包含 `db`，`conf`，`logs` 和 `wal` 等文件夹，然后复制 [server config 文件](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml) 的内容到你在 `C:\milvus\conf` 路径下创建的`server_config.yaml` 文件中。
 
-第四步，启动 Docker 容器，将 Milvus 文件映射到您本地的文件路径。下面的命令是在命令提示符中运行的：
+第四步，启动 Docker 容器，将 Milvus 文件映射到你本地的文件路径。下面的命令是在命令提示符中运行的：
 
 ```shell
-$ docker run -d --name milvus_cpu_0.9.1 \
+$ docker run -d --name milvus_cpu_{{var.release_version}} \
 -p 19530:19530 \
 -p 19121:19121 \
 -v C:\milvus\db:/var/lib/milvus/db \
 -v C:\milvus\conf:/var/lib/milvus/conf \
 -v C:\milvus\logs:/var/lib/milvus/logs \
 -v C:\milvus\wal:/var/lib/milvus/wal \
-milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
+milvusdb/milvus:{{var.cpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 ## 在 macOS 上安装 Milvus
@@ -129,35 +129,35 @@ milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
 ```shell
 $ mkdir -p /Users/$USER/milvus/conf
 $ cd /Users/$USER/milvus/conf
-$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml
+$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml
 ```
 
-第四步，启动 Docker 容器，将 Milvus 文件映射到您本地的文件路径：
+第四步，启动 Docker 容器，将 Milvus 文件映射到你本地的文件路径：
 
 ```shell
-$ docker run -d --name milvus_cpu_0.9.1 \
+$ docker run -d --name milvus_cpu_{{var.release_version}} \
 -p 19530:19530 \
 -p 19121:19121 \
 -v /Users/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
 -v /Users/$USER/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf \
 -v /Users/$USER/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs \
 -v /Users/$USER/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal \
-milvusdb/milvus:0.9.1-cpu-d052920-e04ed5
+milvusdb/milvus:{{var.cpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
-## 接下来您可以
+## 接下来你可以
 
-- 如果您刚开始了解 Milvus：
+- 如果你刚开始了解 Milvus：
 
   - [运行示例程序](../example_code.md)
   - [了解更多 Milvus 操作](../../milvus_operation.md)
   - [体验 Milvus 在线训练营](https://github.com/milvus-io/bootcamp)
 
-- 如果您已准备好在生产环境中部署 Milvus：
+- 如果你已准备好在生产环境中部署 Milvus：
 
   - 创建 [监控与报警系统](../../monitor.md) 实时查看系统表现
   - [设置 Milvus 参数](../../../reference/milvus_config.md)
   
-- 如果您想使用针对大数据集搜索的 GPU 加速版 Milvus：
+- 如果你想使用针对大数据集搜索的 GPU 加速版 Milvus：
 
   - [安装支持 GPU 加速版 Milvus](gpu_milvus_docker.md)
diff --git a/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/gpu_milvus_docker.md b/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/gpu_milvus_docker.md
index 2737008aa..bf8e7822b 100644
--- a/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/gpu_milvus_docker.md
+++ b/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/gpu_milvus_docker.md
@@ -27,7 +27,7 @@ sidebar_label: Install GPU-enabled Milvus on Docker
 
 #### Milvus Docker 要求
 
-- 在您的宿主机上安装 [Docker](https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/) 19.03 或更高版本。
+- 在你的宿主机上安装 [Docker](https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/) 19.03 或更高版本。
 - 安装 NVIDIA driver 418 或更高版本。
 - 安装 [NVIDIA Docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)。
 
@@ -48,37 +48,37 @@ $ docker info
 拉取支持 GPU 的镜像：
 
 ```shell
-$ docker pull milvusdb/milvus:0.9.1-gpu-d052920-e04ed5
+$ docker pull milvusdb/milvus:{{var.gpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
-> 注意：如果您在拉取镜像时速度过慢或一直失败，请参考 [操作常见问题](../../../faq/operational_faq.md) 中提供的解决办法。
+> 注意：如果你在拉取镜像时速度过慢或一直失败，请参考 [操作常见问题](../../../faq/operational_faq.md) 中提供的解决办法。
 
 ## 第三步 下载并修改配置文件
 
-您可以使用以下方法下载配置文件：
+你可以使用以下方法下载配置文件：
 
 ```shell
 $ mkdir -p /home/$USER/milvus/conf
 $ cd /home/$USER/milvus/conf
-$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml
+$ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml
 ```
 
-> 注意：万一您遇到无法通过 `wget` 命令正常下载配置文件的情况，您也可以在 `/home/$USER/milvus/conf` 路径下创建 `server_config.yaml` 文件，然后复制粘贴 [server config 文件](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v0.9.1/core/conf/demo/server_config.yaml) 的内容。
+> 注意：万一你遇到无法通过 `wget` 命令正常下载配置文件的情况，你也可以在 `/home/$USER/milvus/conf` 路径下创建 `server_config.yaml` 文件，然后复制粘贴 [server config 文件](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/v{{var.release_version}}/core/conf/demo/server_config.yaml) 的内容。
 
-配置文件下载完成后，您需要将 `server_config.yaml` 中的 `gpu_resource_config` 部分的 `enable` 参数设置为 `true`。
+配置文件下载完成后，你需要将 `server_config.yaml` 中的 `gpu_resource_config` 部分的 `enable` 参数设置为 `true`。
 
 
 ## 第四步 启动 Milvus Docker 容器
 
 ```shell
-$ docker run -d --name milvus_gpu_0.9.1 --gpus all \
+$ docker run -d --name milvus_gpu_{{var.release_version}} --gpus all \
 -p 19530:19530 \
 -p 19121:19121 \
 -v /home/$USER/milvus/db:/var/lib/milvus/db \
 -v /home/$USER/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf \
 -v /home/$USER/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs \
 -v /home/$USER/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal \
-milvusdb/milvus:0.9.1-gpu-d052920-e04ed5
+milvusdb/milvus:{{var.gpu_milvus_docker_image_version}}
 ```
 
 上述命令中用到的 `docker run` 参数定义如下：
@@ -95,7 +95,7 @@ milvusdb/milvus:0.9.1-gpu-d052920-e04ed5
 $ docker ps
 ```
 
-如果 Milvus 服务没有正常启动，您可以执行以下命令查询错误日志。
+如果 Milvus 服务没有正常启动，你可以执行以下命令查询错误日志。
 
 ```shell
 # 获得运行 Milvus 的 container ID。
@@ -104,20 +104,20 @@ $ docker ps -a
 $ docker logs <milvus container id>
 ```
 
-## 接下来您可以
+## 接下来你可以
 
-- 如果您刚开始了解 Milvus：
+- 如果你刚开始了解 Milvus：
 
   - [运行示例程序](../example_code.md)
   - [了解更多 Milvus 操作](../../milvus_operation.md)
   - [体验 Milvus 在线训练营](https://github.com/milvus-io/bootcamp)
 
-- 如果您已准备好在生产环境中部署 Milvus：
+- 如果你已准备好在生产环境中部署 Milvus：
 
   - 创建 [监控与报警系统](../../monitor.md) 实时查看系统表现
   - [设置 Milvus 参数](../../../reference/milvus_config.md)
   
-- 如果您想在仅有 CPU 的环境下使用 Milvus：
+- 如果你想在仅有 CPU 的环境下使用 Milvus：
 
   - [安装仅需 CPU 的 Milvus](cpu_milvus_docker.md)
 
diff --git a/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/install_milvus.md b/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/install_milvus.md
index 7aee8735e..8bef4620b 100644
--- a/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/install_milvus.md
+++ b/site/zh-CN/guides/get_started/install_milvus/install_milvus.md
@@ -18,7 +18,7 @@ Milvus 中的向量搜索包含但不限于这两个独立的部分：创建索
 
 ### 离线传输 Docker 镜像和配置文件
 
-如果您的主机由于网络限制无法在线获得 Docker 镜像和配置文件，请从其他主机在线获取并使用以下方法离线传输。关于如何获取 Docker 镜像请参考具体安装步骤。在这里假设您的镜像标签是 `milvusdb/milvus`。
+如果你的主机由于网络限制无法在线获得 Docker 镜像和配置文件，请从其他主机在线获取并使用以下方法离线传输。关于如何获取 Docker 镜像请参考具体安装步骤。在这里假设你的镜像标签是 `milvusdb/milvus`。
 
 #### 离线传输 Docker 镜像
 
@@ -36,21 +36,21 @@ Milvus 中的向量搜索包含但不限于这两个独立的部分：创建索
 
 #### 离线传输配置文件
 
-您可以下载配置文件并使用合适的方式传输。关于如何下载配置文件请参考具体安装步骤。
+你可以下载配置文件并使用合适的方式传输。关于如何下载配置文件请参考具体安装步骤。
 
 ## 从源代码编译
 
 请参考[从源代码编译 Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus/blob/master/INSTALL.md)了解如何从源代码编译。
 
-## 接下来您可以
+## 接下来你可以
 
-- 如果您刚开始了解 Milvus：
+- 如果你刚开始了解 Milvus：
 
   - [运行示例程序](../example_code.md)
   - [了解更多 Milvus 操作](../../milvus_operation.md)
   - [体验 Milvus 在线训练营](https://github.com/milvus-io/bootcamp)
 
-- 如果您已准备好在生产环境中部署 Milvus：
+- 如果你已准备好在生产环境中部署 Milvus：
 
   - [配置 Milvus 以用于生产环境](../../../reference/performance_tuning.md)
   - 创建 [监控与报警系统](../../monitor.md) 实时监控系统性能
diff --git a/site/zh-CN/guides/index.md b/site/zh-CN/guides/index.md
index 59cc28e77..44c7581fd 100644
--- a/site/zh-CN/guides/index.md
+++ b/site/zh-CN/guides/index.md
@@ -94,6 +94,6 @@ sidebar_label: Index Types
 
 ## 如何选择索引
 
-若要为您的使用场景选择合适的索引，请参阅 [如何选择索引类型](https://milvus.io/cn/blogs/2019-12-03-select-index.md)。
+若要为你的使用场景选择合适的索引，请参阅 [如何选择索引类型](https://milvus.io/cn/blogs/2019-12-03-select-index.md)。
 
 关于索引和向量距离计算方法的选择，请访问 [距离计算方式](metric.md)。
diff --git a/site/zh-CN/guides/milvus_operation.md b/site/zh-CN/guides/milvus_operation.md
index e0220728f..82b29d750 100644
--- a/site/zh-CN/guides/milvus_operation.md
+++ b/site/zh-CN/guides/milvus_operation.md
@@ -6,11 +6,11 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
 
 # Milvus 基本操作
 
-该页面将向您展示如何使用 [Python SDK](https://github.com/milvus-io/pymilvus) 运行 Milvus 基本操作。关于详细的 API 参考信息，请参考 [Python API 文档](https://github.com/milvus-io/pymilvus)。
+该页面将向你展示如何使用 [Python SDK](https://github.com/milvus-io/pymilvus) 运行 Milvus 基本操作。关于详细的 API 参考信息，请参考 [Python API 文档](https://github.com/milvus-io/pymilvus)。
 
-您也可以使用其它客户端，例如 [Java](https://github.com/milvus-io/milvus-sdk-java), [C++](https://github.com/milvus-io/milvus/tree/master/sdk), [Go](https://github.com/milvus-io/milvus-sdk-go), 或 [RESTful](https://github.com/milvus-io/milvus/tree/master/core/src/server/web_impl).
+你也可以使用其它客户端，例如 [Java](https://github.com/milvus-io/milvus-sdk-java), [C++](https://github.com/milvus-io/milvus/tree/master/sdk), [Go](https://github.com/milvus-io/milvus-sdk-go), 或 [RESTful](https://github.com/milvus-io/milvus/tree/master/core/src/server/web_impl).
 
-> 注意：建议您使用[资源评估工具](https://milvus.io/tools/sizing)来估算数据所需的硬件资源。
+> 注意：建议你使用[资源评估工具](https://milvus.io/tools/sizing)来估算数据所需的硬件资源。
 
 ## 连接 Milvus 服务端
 
@@ -28,7 +28,7 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
    >>> milvus = Milvus(host='localhost', port='19530')
    ```
 
-   > 注意：在上面的代码中，`host` 和 `port` 都使用了默认值。您可以将其更改为自己设定的 IP 地址和端口。
+   > 注意：在上面的代码中，`host` 和 `port` 都使用了默认值。你可以将其更改为自己设定的 IP 地址和端口。
 
    ```python
    >>> milvus = Milvus(uri='tcp://localhost:19530')
@@ -54,7 +54,7 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
 
 #### 获取 collection 的统计信息
 
-您可以调用如下接口查询 collection 的统计信息。查询结果的信息包含 collection /分区/ segment 的向量数量，存储使用量等信息。
+你可以调用如下接口查询 collection 的统计信息。查询结果的信息包含 collection /分区/ segment 的向量数量，存储使用量等信息。
 
 ```python
 >>> milvus.get_collection_stats('test01')
@@ -73,7 +73,7 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
 
 #### 创建分区
 
-您可以通过标签将 collection 分割为若干个分区，从而提高搜索效率。每个分区实际上也是一个 collection 。
+你可以通过标签将 collection 分割为若干个分区，从而提高搜索效率。每个分区实际上也是一个 collection 。
 
 ```python
 # Create partition
@@ -136,14 +136,14 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
    >>> vectors = [[random.random() for _ in range(dim)] for _ in range(20)]
    ```
 
-2. 插入向量列表。如果您不指定向量 ID，Milvus 自动为向量分配 ID。
+2. 插入向量列表。如果你不指定向量 ID，Milvus 自动为向量分配 ID。
 
    ```python
    # Insert vectors
    >>> milvus.insert(collection_name='test01', records=vectors)
    ```
 
-   您也可以自己定义向量 ID：
+   你也可以自己定义向量 ID：
 
    ```python
    >>> vector_ids = [id for id in range(20)]
@@ -158,13 +158,13 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
 
 #### 通过 ID 删除向量
 
-假设您的 collection 中存在以下向量 ID：
+假设你的 collection 中存在以下向量 ID：
 
 ```python
 >>> ids = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
 ```
 
-您可以通过以下命令删除向量：
+你可以通过以下命令删除向量：
 
 ```python
 >>> milvus.delete_entity_by_id(collection_name='test01', id_array=ids)
@@ -172,7 +172,7 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
 
 #### 通过 ID 获取向量
 
-您也可以根据向量 ID 获取向量：
+你也可以根据向量 ID 获取向量：
 
 ```python
 >>> status, vector = milvus.get_entity_by_id(collection_name='test01', ids=ids[:10])
@@ -180,7 +180,7 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
 
 ## 将 collection 中的数据进行 flush 操作
 
-当您在进行有关数据更改的操作时，您可以将 collection 中的数据从内存中进行 flush 操作使数据落盘。Milvus 也会执行自动 flush。自动 flush 会在固定的时间周期（1 秒）将所有现存 collection 的数据进行 flush 操作。
+当你在进行有关数据更改的操作时，你可以将 collection 中的数据从内存中进行 flush 操作使数据落盘。Milvus 也会执行自动 flush。自动 flush 会在固定的时间周期（1 秒）将所有现存 collection 的数据进行 flush 操作。
 
 ```python
 >>> milvus.flush(collection_name_array=['test01'])
@@ -188,7 +188,7 @@ sidebar_label: Learn Milvus Operations
 
 ## 对 collection 中的 segment 进行 compact 操作
 
-Segment 是 Milvus 自动将插入的向量数据合并所获得的数据文件。一个 collection 可包含多个 segment 。如果一个 segment 中的向量数据被删除，被删除的向量数据占据的空间并不会自动释放。您可以对 collection 中的 segment 进行 compact 操作以释放多余空间。
+Segment 是 Milvus 自动将插入的向量数据合并所获得的数据文件。一个 collection 可包含多个 segment 。如果一个 segment 中的向量数据被删除，被删除的向量数据占据的空间并不会自动释放。你可以对 collection 中的 segment 进行 compact 操作以释放多余空间。
 
 ```python
 >>> milvus.compact(collection_name='test01', timeout='1')
@@ -196,7 +196,7 @@ Segment 是 Milvus 自动将插入的向量数据合并所获得的数据文件
 
 ## 获取 segment 中的向量 ID
 
-您可以获取指定 segment 中向量 ID 信息。您需要提供 segment 的名称。 segment 的名称可以从 `get_collection_stats` 中获取。
+你可以获取指定 segment 中向量 ID 信息。你需要提供 segment 的名称。 segment 的名称可以从 `get_collection_stats` 中获取。
 
 ```python
 >>> milvus.list_id_in_segment('test01', '1583727470444700000')
@@ -240,7 +240,7 @@ Segment 是 Milvus 自动将插入的向量数据合并所获得的数据文件
 >>> milvus.search(collection_name='test01', query_records=q_records, top_k=1, partition_tags=['tag01'], params=search_param)
 ```
 
-> 注意：如果您不指定 `partition_tags`， Milvus 会在整个 collection 中搜索。
+> 注意：如果你不指定 `partition_tags`， Milvus 会在整个 collection 中搜索。
 
 ## 关闭客户端
 
@@ -248,7 +248,7 @@ Segment 是 Milvus 自动将插入的向量数据合并所获得的数据文件
 >>> milvus.close()
 ```
 
-## 接下来您可以
+## 接下来你可以
 
 - [体验 Milvus 在线训练营](https://github.com/milvus-io/bootcamp) 了解更多解决方案
 - [故障诊断 API 行为](troubleshoot.md)
diff --git a/site/zh-CN/guides/monitor.md b/site/zh-CN/guides/monitor.md
index ec4d09034..ded491445 100644
--- a/site/zh-CN/guides/monitor.md
+++ b/site/zh-CN/guides/monitor.md
@@ -54,12 +54,12 @@ Milvus 使用 Prometheus 作为监控和性能指标存储方案，使用 Grafan
 
 ## 使用 Prometheus 和 Alertmanager
 
-Milvus 会生成详细的关于系统运行状态的时序 metrics。该页面向您展示如何利用 [Prometheus](https://prometheus.io/) 提取收集这些 metrics，如何将 [Grafana](https://grafana.com/) 和 [Alertmanager](https://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/) 连接到 Prometheus 实现数据可视化的展示和报警机制。
+Milvus 会生成详细的关于系统运行状态的时序 metrics。该页面向你展示如何利用 [Prometheus](https://prometheus.io/) 提取收集这些 metrics，如何将 [Grafana](https://grafana.com/) 和 [Alertmanager](https://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/) 连接到 Prometheus 实现数据可视化的展示和报警机制。
 
 ### 前提条件
 
-- 请确保您已经启动了 Milvus 服务。
-- 请确保您已经启用了 Milvus 的监控功能。
+- 请确保你已经启动了 Milvus 服务。
+- 请确保你已经启用了 Milvus 的监控功能。
 
 ### 安装 Prometheus
 
@@ -71,24 +71,24 @@ Milvus 会生成详细的关于系统运行状态的时序 metrics。该页面
    $ prometheus --version
    ```
 
-   > 建议：您可以提取 Prometheus binary 并添加到 `PATH` ，以便在任意 Shell 上都能快速启动 Prometheus。
+   > 建议：你可以提取 Prometheus binary 并添加到 `PATH` ，以便在任意 Shell 上都能快速启动 Prometheus。
 
 ### 设置 Prometheus
 
-1. 下载 Milvus [Prometheus 配置文件](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v0.9.1/assets/monitoring/prometheus.yml) 。
+1. 下载 Milvus [Prometheus 配置文件](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/prometheus.yml) 。
 
    ```shell
-   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v0.9.1/assets/monitoring/prometheus.yml \ -O prometheus.yml
+   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/prometheus.yml \ -O prometheus.yml
    ```
 
-2. 根据您的需求编辑配置文件。参考 [https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/) 了解更多关于 Prometheus 配置文件的信息。
+2. 根据你的需求编辑配置文件。参考 [https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/](https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/) 了解更多关于 Prometheus 配置文件的信息。
 
-   > 注意：如果您使用了分布式集群，则需要在 `job_name = 'milvus_server'` 下的 `targets` 字段，为集群中的每个节点分布添加相应的 `localhost: <http-port>` 。
+   > 注意：如果你使用了分布式集群，则需要在 `job_name = 'milvus_server'` 下的 `targets` 字段，为集群中的每个节点分布添加相应的 `localhost: <http-port>` 。
 
-3. 下载 Milvus [报警规则文件](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v0.9.1/assets/monitoring/alert_rules.yml) 到 Prometheus 根目录。
+3. 下载 Milvus [报警规则文件](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/alert_rules.yml) 到 Prometheus 根目录。
 
    ```shell
-   wget -P rules https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v0.9.1/assets/monitoring/alert_rules.yml
+   wget -P rules https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/alert_rules.yml
    ```
 
 ### 启动 Prometheus
@@ -113,7 +113,7 @@ Milvus 会生成详细的关于系统运行状态的时序 metrics。该页面
    $ docker run -i -p 3000:3000 grafana/grafana
    ```
 
-2. 将浏览器指向 `http://<hostname of machine running grafana>:3000` ，使用默认的用户名/密码，`admin/admin`，登录 Grafana 用户交互页面。您也可以在此创建新的 Grafana 账号。
+2. 将浏览器指向 `http://<hostname of machine running grafana>:3000` ，使用默认的用户名/密码，`admin/admin`，登录 Grafana 用户交互页面。你也可以在此创建新的 Grafana 账号。
 
 3. [添加 Prometheus 作为 data source](https://grafana.com/docs/grafana/latest/features/datasources/prometheus/).
 
@@ -126,17 +126,17 @@ Milvus 会生成详细的关于系统运行状态的时序 metrics。该页面
    | URL     | `http://<hostname of machine running prometheus>:9090` |
    | Access  | Browser                                                |
 
-5. 下载 [Grafana 配置文件](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v0.9.1/assets/monitoring/dashboard.json) :
+5. 下载 [Grafana 配置文件](https://github.com/milvus-io/docs/blob/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/dashboard.json) :
 
    ```shell
-   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v0.9.1/assets/monitoring/dashboard.json
+   $ wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/docs/v{{var.release_version}}/assets/monitoring/dashboard.json
    ```
 
 6. [将配置文件导入 Grafana](http://docs.grafana.org/reference/export_import/#importing-a-dashboard).
 
 ### 使用 Alertmanager 发送通知
 
-在 Prometheus 配置，您已经下载了 Milvus 的报警规则文件。现在，您只需要下载、配置并启动 Alertmanager。
+在 Prometheus 配置，你已经下载了 Milvus 的报警规则文件。现在，你只需要下载、配置并启动 Alertmanager。
 
 1. 下载 [最新 Alertmanager tarball](https://prometheus.io/download/#alertmanager) 。
 
@@ -146,7 +146,7 @@ Milvus 会生成详细的关于系统运行状态的时序 metrics。该页面
    $ alertmanager --version
    ```
 
-   > 建议：您可以提取 Alertmanager binary 并添加到 `PATH` ，以便在任意 Shell 上都能快速启动 Alertmanager。
+   > 建议：你可以提取 Alertmanager binary 并添加到 `PATH` ，以便在任意 Shell 上都能快速启动 Alertmanager。
 
 3. 创建 [Alertmanager 配置文件](https://prometheus.io/docs/alerting/configuration/) 来指定接受报警通知的邮箱/微信账户，并将配置文件添加到 Alertmanager 根目录下。
 
@@ -156,7 +156,7 @@ Milvus 会生成详细的关于系统运行状态的时序 metrics。该页面
    alertmanager --config.file=simple.yml
    ```
 
-5. 将浏览器指向 `http://<hostname of machine running alertmanager>:9093` ，进入 Alertmanager 用户交互页面。您可以在此定义 [muting alerts](https://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/#silences) 的条件。
+5. 将浏览器指向 `http://<hostname of machine running alertmanager>:9093` ，进入 Alertmanager 用户交互页面。你可以在此定义 [muting alerts](https://prometheus.io/docs/alerting/alertmanager/#silences) 的条件。
 
 ## 相关阅读
 
diff --git a/site/zh-CN/guides/preface.md b/site/zh-CN/guides/preface.md
index e906f9b4b..a4e9cd5dd 100644
--- a/site/zh-CN/guides/preface.md
+++ b/site/zh-CN/guides/preface.md
@@ -9,17 +9,17 @@ sidebar_label: Preface
 
 ## 概述
 
-本文档向您介绍如何对Milvus进行安装、设置与使用。
+本文档向你介绍如何安装、设置与使用 Milvus。
 
-如果您需要获取任何帮助，欢迎在 GitHub 上 [创建 issue](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/new/choose ) 或 [加入我们的 Slack 社区](https://join.slack.com/t/milvusio/shared_invite/enQtNzY1OTQ0NDI3NjMzLWNmYmM1NmNjOTQ5MGI5NDhhYmRhMGU5M2NhNzhhMDMzY2MzNDdlYjM5ODQ5MmE3ODFlYzU3YjJkNmVlNDQ2ZTk) 参与讨论。
+如果你需要获取任何帮助，欢迎在 GitHub 上 [创建 issue](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/new/choose ) 或 [加入我们的 Slack 社区](https://join.slack.com/t/milvusio/shared_invite/enQtNzY1OTQ0NDI3NjMzLWNmYmM1NmNjOTQ5MGI5NDhhYmRhMGU5M2NhNzhhMDMzY2MzNDdlYjM5ODQ5MmE3ODFlYzU3YjJkNmVlNDQ2ZTk) 参与讨论。
 
 若要了解 Milvus 的产品优势，请参考 [与其他向量检索工具对比](../aboutmilvus/vector_db.md)。
 
 ## 声明
 
-本软件及相关文档根据许可协议提供，该协议包含对使用和披露的限制，并受知识产权法保护。 除非您的许可协议明确允许或法律允许，否则您不得以任何形式使用、复制、翻译、传播、修改、许可、分派、再授权、发布或再版任何部分。除非法律要求互操作性，否则禁止对该软件进行反向编译、反向工程、破解产品的任何部分或试图发现有关产品的任何源代码、基本理念或运算方法。
+本软件及相关文档根据许可协议提供，该协议包含对使用和披露的限制，并受知识产权法保护。 除非你的许可协议明确允许或法律允许，否则你不得以任何形式使用、复制、翻译、传播、修改、许可、分派、再授权、发布或再版任何部分。除非法律要求互操作性，否则禁止对该软件进行反向编译、反向工程、破解产品的任何部分或试图发现有关产品的任何源代码、基本理念或运算方法。
 
-此处包含的信息如有更改，恕不另行通知，并且不保证没有错误。如果您发现任何错误，请以书面形式告知我们。
+此处包含的信息如有更改，恕不另行通知，并且不保证没有错误。如果你发现任何错误，请以书面形式告知我们。
 
 本文档内容仅作为指导使用，文档中的所有内容不构成任何明示或暗示的担保。
 
@@ -31,5 +31,5 @@ sidebar_label: Preface
 | 代码体    | 代码体指代文件名和路径，参数名称和参数值，功能名称等。|
 | 代码块    | 代码块指代文章里出现的代码或命令。 |
 | 粗体      | 粗体字指代标题，用户交互界面文字，以及需要特别强调的内容文字。    |
-| 注意      | 注意指代一条有用的补充说明，帮助您更高效地工作。         |
-| 警告      | 警告通常指出一个您需要特别注意的问题。它指出可能导致失败或问题的可能操作。|
+| 注意      | 注意指代一条有用的补充说明，帮助你更高效地工作。         |
+| 警告      | 警告通常指出一个你需要特别注意的问题。它指出可能导致失败或问题的可能操作。|
diff --git a/site/zh-CN/guides/troubleshoot.md b/site/zh-CN/guides/troubleshoot.md
index a8b830430..dc9021642 100644
--- a/site/zh-CN/guides/troubleshoot.md
+++ b/site/zh-CN/guides/troubleshoot.md
@@ -12,7 +12,7 @@ sidebar_label: Troubleshoot
 
 - 服务启动问题
 
-  服务启动时发生的故障，通常会导致服务无法正常启动。您可以通过以下命令来查看相关错误信息：
+  服务启动时发生的故障，通常会导致服务无法正常启动。你可以通过以下命令来查看相关错误信息：
 
   ```shell
   $ docker logs <milvus container id>
@@ -26,15 +26,15 @@ sidebar_label: Troubleshoot
 
   通过 API 使用 Milvus 时发生的故障。这类错误信息将实时返回给客户端。
 
-对于您无法自己解决的问题，您可以：
+对于你无法自己解决的问题，你可以：
 
 - [加入我们的 Slack 社区](https://join.slack.com/t/milvusio/shared_invite/enQtNzY1OTQ0NDI3NjMzLWNmYmM1NmNjOTQ5MGI5NDhhYmRhMGU5M2NhNzhhMDMzY2MzNDdlYjM5ODQ5MmE3ODFlYzU3YjJkNmVlNDQ2ZTk)，提问并与 Milvus 团队及其它社区成员交流讨论。
 
-- 在 GitHub 上 [创建 issue](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/new/choose)，详细描述您的问题。
+- 在 GitHub 上 [创建 issue](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/new/choose)，详细描述你的问题。
 
 ## 向量搜索故障诊断
 
-有多种 Milvus 操作都会对向量搜索造成影响。如果您在向量搜索操作中遇到运行阻塞或性能下降等问题，请检查是不是下面的一种或多种操作对搜索操作造成了影响：
+有多种 Milvus 操作都会对向量搜索造成影响。如果你在向量搜索操作中遇到运行阻塞或性能下降等问题，请检查是不是下面的一种或多种操作对搜索操作造成了影响：
 
 ### `Insert` 操作
 
@@ -64,7 +64,7 @@ Milvus 包括两种索引建立方式：
 #### 自动建立索引
 
 - **（仅支持 CPU 的 Milvus）** 建索引和搜索都需要全部占用 CPU 资源，因此在后台建索引的时候，搜索任务会等待索引完成后才能执行。
-- **（支持 GPU 的 Milvus）** 如果您使用 GPU 建索引，其他的 GPU 或者 CPU 仍能执行搜索任务，因此建立索引和搜索可以异步进行。
+- **（支持 GPU 的 Milvus）** 如果你使用 GPU 建索引，其他的 GPU 或者 CPU 仍能执行搜索任务，因此建立索引和搜索可以异步进行。
 
 #### 手动建立索引
 
diff --git a/site/zh-CN/milvus_admin/Install_admin.md b/site/zh-CN/milvus_admin/Install_admin.md
index 533b2ec2a..660522078 100644
--- a/site/zh-CN/milvus_admin/Install_admin.md
+++ b/site/zh-CN/milvus_admin/Install_admin.md
@@ -20,7 +20,7 @@ sidebar_label: 安装 Milvus Admin
     $ docker run -p 3000:80 milvusdb/milvus-admin:v0.3.0
     ```
 
-    > 注意：您也可以映射3000以外的端口，但相应的访问 URL 也需要更新。
+    > 注意：你也可以映射 3000 以外的端口，但相应的访问 URL 也需要更新。
 
 3. 打开任意浏览器并访问以下 URL：
 
@@ -28,8 +28,8 @@ sidebar_label: 安装 Milvus Admin
     http://localhost:3000/
     ```
 
-    如果您能看到 Milvus Admin 的界面，则说明安装成功。
+    如果你能看到 Milvus Admin 的界面，则说明安装成功。
 
-## 下一步您可以
+## 下一步你可以
 
 - [连接 Milvus Admin](connect_to_admin.md)
\ No newline at end of file
diff --git a/site/zh-CN/milvus_admin/connect_to_admin.md b/site/zh-CN/milvus_admin/connect_to_admin.md
index 498c52c1f..028987f25 100644
--- a/site/zh-CN/milvus_admin/connect_to_admin.md
+++ b/site/zh-CN/milvus_admin/connect_to_admin.md
@@ -13,6 +13,6 @@ sidebar_label: 连接 Milvus Admin
 
 2. 点击 **连接** 连接 Milvus Admin。如果连接成功，Milvus Admin 会返回成功信息并进入操作页面。
 
-## 下一步您可以
+## 下一步你可以
 
 - [Milvus Admin 基本操作](admin_operations.md)
\ No newline at end of file
diff --git a/site/zh-CN/milvus_admin/release_notes_admin.md b/site/zh-CN/milvus_admin/release_notes_admin.md
index aa72f3d3b..1098e498b 100644
--- a/site/zh-CN/milvus_admin/release_notes_admin.md
+++ b/site/zh-CN/milvus_admin/release_notes_admin.md
@@ -6,7 +6,7 @@ sidebar_label: Milvus Admin 发版说明
 
 # Milvus Admin 发版说明
 
-Milvus Admin 是 Milvus 的图形化客户端。您可以通过 Milvus Admin 对 Milvus 服务端进行操作。
+Milvus Admin 是 Milvus 的图形化客户端。你可以通过 Milvus Admin 对 Milvus 服务端进行操作。
 
 ## v0.3.0
 
diff --git a/site/zh-CN/reference/application.md b/site/zh-CN/reference/application.md
index 753d419dc..72abbd7ab 100644
--- a/site/zh-CN/reference/application.md
+++ b/site/zh-CN/reference/application.md
@@ -39,7 +39,7 @@ Milvus 做特征向量检索时典型应用架构如下：
 
 #### 背景
 
-互联网时代个性化推荐已经渗透到人们生活的方方面面，例如常见的“猜你喜欢”、“相关商品”等。目前很多成功的手机 APP 都引入了个性化推荐算法，实时精准地把握用户兴趣，推荐他们最感兴趣的内容。例如，新闻类的有今日头条新闻客户端、网易新闻客户端等；商品广告类的有拼多多、微信等。Milvus 向量分析可以帮助您实现上述个性化推荐系统。
+互联网时代个性化推荐已经渗透到人们生活的方方面面，例如常见的“猜你喜欢”、“相关商品”等。目前很多成功的手机 APP 都引入了个性化推荐算法，实时精准地把握用户兴趣，推荐他们最感兴趣的内容。例如，新闻类的有今日头条新闻客户端、网易新闻客户端等；商品广告类的有拼多多、微信等。Milvus 向量分析可以帮助你实现上述个性化推荐系统。
 
 #### 用户需求
 
diff --git a/site/zh-CN/reference/data_manage.md b/site/zh-CN/reference/data_manage.md
index 936ea1548..4ea310258 100644
--- a/site/zh-CN/reference/data_manage.md
+++ b/site/zh-CN/reference/data_manage.md
@@ -8,7 +8,7 @@ sidebar_label: Data Management
 
 ## 使用 MySQL 作为元数据管理服务
 
-Milvus 默认使用 SQLite 作为元数据后台管理服务，SQLite 内嵌于 Milvus 进程中，无需启动额外服务。但是在生产环境中，基于可靠性的考虑，我们强烈建议您使用 MySQL 作为元数据管理服务。
+Milvus 默认使用 SQLite 作为元数据后台管理服务，SQLite 内嵌于 Milvus 进程中，无需启动额外服务。但是在生产环境中，基于可靠性的考虑，我们强烈建议你使用 MySQL 作为元数据管理服务。
 
 > 注意：Milvus 在 CentOS 系统中不支持 MySQL 8.0 或更高版本。
 
diff --git a/site/zh-CN/reference/milvus_config.md b/site/zh-CN/reference/milvus_config.md
index 7ddfd779b..d910b78d6 100644
--- a/site/zh-CN/reference/milvus_config.md
+++ b/site/zh-CN/reference/milvus_config.md
@@ -24,7 +24,7 @@ sidebar_label: Milvus Configuration
 
 ### 编辑配置文件
 
-您可以直接编辑配置文件对配置进行修改。如果修改了配置文件，您必须重启 Milvus 服务来启用新的更改。
+你可以直接编辑配置文件对配置进行修改。如果修改了配置文件，你必须重启 Milvus 服务来启用新的更改。
 
 ```shell
 $ docker restart <container id>
@@ -32,7 +32,7 @@ $ docker restart <container id>
 
 ### 运行时修改
 
-您可以使用 Milvus 客户端 对 `server_config.yaml` 的配置进行运行时修改。修改后无需重启 Milvus 即可启用新的更改。详情请参考[客户端参考](sdk.md)。
+你可以使用 Milvus 客户端 对 `server_config.yaml` 的配置进行运行时修改。修改后无需重启 Milvus 即可启用新的更改。详情请参考[客户端参考](sdk.md)。
 
 对以下参数的运行时修改是立即生效的：
 
@@ -49,7 +49,7 @@ $ docker restart <container id>
     - `search_resources`
     - `build_index_resources`
 
-对于其它参数，您必须重新启动 Milvus 才能使改动生效。
+对于其它参数，你必须重新启动 Milvus 才能使改动生效。
 
 ## `server_config.yaml` 参数说明
 
@@ -64,9 +64,9 @@ $ docker restart <container id>
 | `address`   | Milvus 服务端监听的 IP 地址。                                  | String | `0.0.0.0`  |
 | `port`      | Milvus 服务端监听的端口号，范围：(1024, 65535)。           | Integer | `19530`   |
 | `deploy_mode` | Milvus 部署类型。选择 `single` ，`cluster_readonly` 或 `cluster_writable`。 | DeployMode | `single`  |
-| `time_zone` | 使用 UTC-x 或 UTC+x 来指定时区。比如，您可以使用 `UTC+8` 来代表中国标准时间。 | Timezone | `UTC+8`   |
+| `time_zone` | 使用 UTC-x 或 UTC+x 来指定时区。比如，你可以使用 `UTC+8` 来代表中国标准时间。 | Timezone | `UTC+8`   |
 | `web_enable` | 选择是否启用 Web 服务器。 | Boolean | `true` |
-| `web_port` | Milvus 网络服务端监听的端口号，范围：(1024, 65535)。您可以使用 Milvus 网络服务端与 [Milvus RESTful API](sdk.md) 通信。 | Integer | `19121`  |
+| `web_port` | Milvus 网络服务端监听的端口号，范围：(1024, 65535)。你可以使用 Milvus 网络服务端与 [Milvus RESTful API](sdk.md) 通信。 | Integer | `19121`  |
 
 </div>
 
@@ -76,7 +76,7 @@ $ docker restart <container id>
 
 | 参数                 | 说明                                                         | 类型        | 默认值          |
 | -------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------- | --------------- |
-| `backend_url`        | 元数据存储的 URL 。使用 SQLite（单机部署） 或 MySQL（分布式集群部署）来存储元数据。 <br/>`backend_url` 的格式为：`dialect://username:password@host:port/database`。（ `dialect` 可以是 `mysql` 或 `sqlite`，取决于您是用了 MySQL 还是 SQLite 数据库。） | String        | `sqlite://:@:/` |
+| `backend_url`        | 元数据存储的 URL 。使用 SQLite（单机部署） 或 MySQL（分布式集群部署）来存储元数据。 <br/>`backend_url` 的格式为：`dialect://username:password@host:port/database`。（ `dialect` 可以是 `mysql` 或 `sqlite`，取决于你是用了 MySQL 还是 SQLite 数据库。） | String        | `sqlite://:@:/` |
 | `preload_collection`      | 定义在 Milvus 服务再次启动后，是否将之前已经导入并保存在磁盘的 collection 预加载到内存。支持全部 collection 或者部分 collection 的预加载。 <br/>若要加载所有 collection，使用 `'*'` (包含引号)；若要加载部分 collection，列出所有需要加载的 collection 名，以逗号隔开。如果无需加载 collection，请将该值留空 （ ` ` ）。 | StringList | ` `             |
 | `auto_flush_interval` | Milvus 每次自动将缓存中的插入数据 flush 的时间间隔，单位为秒。如果 `auto_flush_interval` 值为0，则 Milvus 不会定时自动将数据 flush。如果缓存空间已满，Milvus 总是会自动将数据 flush，这和 `auto_flush_interval` 的值无关。  | Integer |  1 (s)  |
 </div>
@@ -141,7 +141,7 @@ $ docker restart <container id>
 | `build_index_resources` | 定义 Milvus 里用户创建索引的 GPU 资源。格式为：`gpux`，其中 `x` 是 GPU 的序号，例如 `gpu0`。 | DeviceList | `gpu0` |
 </div>
 
-> 注意：在 Milvus 里，创建索引和搜索是两个独立分开的过程，可以只在 `cpu`，或同时在 `cpu` 和 `gpu` 里进行。通过将 GPU 添加至 `search_resources` 或者 `build_index_resources` 下方，您可以指定多张 GPU 来进行创建索引或搜索。 请参考下面的 YAML 示例代码：
+> 注意：在 Milvus 里，创建索引和搜索是两个独立分开的过程，可以只在 `cpu`，或同时在 `cpu` 和 `gpu` 里进行。通过将 GPU 添加至 `search_resources` 或者 `build_index_resources` 下方，你可以指定多张 GPU 来进行创建索引或搜索。 请参考下面的 YAML 示例代码：
 
   ```yaml
     search_resources:
@@ -169,7 +169,7 @@ $ docker restart <container id>
 | -------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------ | ------- |
 |  `enable`               |   是否开启预写式日志（write-ahead logging，WAL）。如果开启，Milvus 会将所有数据变化预先写入日志文件，之后才会执行数据操作。WAL 可以保证 Milvus 操作的原子性和持久性。  |    Boolean          |   true      |
 |  `recovery_error_ignore` |  在通过 WAL 执行恢复操作时，是否忽略出现错误的日志。如果设为 true，当 Milvus 重启恢复时，如果有日志出现错误，则 Milvus 会忽略出现错误的日志。如果设为 false，如果 WAL 日志中存在错误，则 Milvus 会启动失败。 |   Boolean           |   true      |
-|  `buffer_size`          |   读取缓冲区和写入缓冲区的总大小，单位为 MB。`buffer_size` 的值必须在 `[64, 4096]` 范围内。如果您设的值超出范围，Milvus 自动使用与所设的值最接近的边界值。建议 `buffer_size` 的值要大于单次插入的数据量，以获取更好的性能。         |    Integer          |   `256` (MB)      |
+|  `buffer_size`          |   读取缓冲区和写入缓冲区的总大小，单位为 MB。`buffer_size` 的值必须在 `[64, 4096]` 范围内。如果你设的值超出范围，Milvus 自动使用与所设的值最接近的边界值。建议 `buffer_size` 的值要大于单次插入的数据量，以获取更好的性能。         |    Integer          |   `256` (MB)      |
 |  `wal_path`             |  预写式日志文件路径。                                                           |    String          |    ` `     |
 </div>
 
diff --git a/site/zh-CN/reference/performance_tuning.md b/site/zh-CN/reference/performance_tuning.md
index 6ec77efb6..fd3cb0a4d 100644
--- a/site/zh-CN/reference/performance_tuning.md
+++ b/site/zh-CN/reference/performance_tuning.md
@@ -6,7 +6,7 @@ sidebar_label: 配置 Milvus 以用于生产环境
 
 # 配置 Milvus 以用于生产环境
 
-在生产环节中使用 Milvus 之前，请您检查以下设置，以保证 Milvus 可以保证数据安全并达到一定的性能要求。
+在生产环节中使用 Milvus 之前，请你检查以下设置，以保证 Milvus 可以保证数据安全并达到一定的性能要求。
 
 ## 数据安全
 
diff --git a/site/zh-CN/release/release_notes.md b/site/zh-CN/release/release_notes.md
index bf1356a6c..a004998e7 100644
--- a/site/zh-CN/release/release_notes.md
+++ b/site/zh-CN/release/release_notes.md
@@ -288,7 +288,7 @@ sidebar_label: 发版说明
 
 - **向量删除**
 
-  新增了对单条或多条向量的删除功能。如果您对一个集合进行了向量删除操作，后续对这个集合的搜索操作仅支持一部分索引类型，包括在 CPU 上运行的 Flat、IVFlat、IVFSQ8 等。Milvus 的后续版本将为其他索引类型提供支持。[#861](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/861)
+  新增了对单条或多条向量的删除功能。如果你对一个集合进行了向量删除操作，后续对这个集合的搜索操作仅支持一部分索引类型，包括在 CPU 上运行的 Flat、IVFlat、IVFSQ8 等。Milvus 的后续版本将为其他索引类型提供支持。[#861](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/861)
 
 - **向量读取**
 
@@ -296,15 +296,15 @@ sidebar_label: 发版说明
 
 - **数据落盘与压缩**
 
-  新增了数据落盘与压缩功能。您可以设置定时落盘或者手动落盘，从而避免数据丢失。如果一个段中的向量数据被删除，被删除的向量数据占据的空间并不会自动释放。您可以对集合中的段进行压缩操作以释放多余空间。[#861](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/861) [#1426](https://github.com/milvus-io/milvus/pull/1426)
+  新增了数据落盘与压缩功能。你可以设置定时落盘或者手动落盘，从而避免数据丢失。如果一个段中的向量数据被删除，被删除的向量数据占据的空间并不会自动释放。你可以对集合中的段进行压缩操作以释放多余空间。[#861](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/861) [#1426](https://github.com/milvus-io/milvus/pull/1426)
 
 - **运行时更改 Milvus 服务端参数**
 
-  新增了运行时更改 Milvus 服务端参数的功能。您可以通过 Milvus 客户端对 Milvus 服务端参数进行更改，部分参数更改后可即时生效，无需重启 Milvus。[#665](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/665)
+  新增了运行时更改 Milvus 服务端参数的功能。你可以通过 Milvus 客户端对 Milvus 服务端参数进行更改，部分参数更改后可即时生效，无需重启 Milvus。[#665](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/665)
 
 - **预写式日志(Write-Ahead Logging, WAL)**
 
-  新增了 WAL 功能，可以大大提高数据操作的可靠性。您可以在 Milvus 服务端配置文件（`server_config.yaml`）中对 WAL 进行设置。[#830](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/830)
+  新增了 WAL 功能，可以大大提高数据操作的可靠性。你可以在 Milvus 服务端配置文件（`server_config.yaml`）中对 WAL 进行设置。[#830](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/830)
 
 - **RESTful API**
 
@@ -394,7 +394,7 @@ sidebar_label: 发版说明
 
 - **多张 GPU 创建索引**
 
-  支持使用多张 GPU 来创建索引以减少创建索引和整体查询的时间。您可以通过对 Milvus 配置文件中的参数 `build_index_resources` 来指定用于创建索引的 GPU 卡。[#414](https://github.com/milvus-io/milvus/pull/414)
+  支持使用多张 GPU 来创建索引以减少创建索引和整体查询的时间。你可以通过对 Milvus 配置文件中的参数 `build_index_resources` 来指定用于创建索引的 GPU 卡。[#414](https://github.com/milvus-io/milvus/pull/414)
 
 #### Bug 修复
 
@@ -522,7 +522,7 @@ sidebar_label: 发版说明
 
 - 当磁盘空间不足时，可通过参数“db_slave_path"添加多个二级数据存储文件路径。
 - 通过参数"parallel_reduce"启用多线程向量归并。
-- 通过参数”insert_buffer_size"，您可以指定内存中的一部分作为数据插入的缓冲区。
+- 通过参数”insert_buffer_size"，你可以指定内存中的一部分作为数据插入的缓冲区。
 - 当缓存已满时，通过参数“cache_free_percent"来设置有多少数据将被保留。
 - 通过参数”insert_cache_immediately"来启用一边插一边查的功能。
 - 将原先以分数来评价搜索结果，改成对应的向量距离评价搜索结果。