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README_CN.md

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 - Chat BI的Text2SQL生成通过检索语义数据模型得到增强。
 - Headless BI的查询接口通过支持自然语言API得到拓展。
 
-<img src="./docs/images/supersonic_ideas.png" height="75%" width="75%" align="center"/>
+<img src="https://github.com/supersonicbi/supersonic-website/blob/main/static/img/supersonic_ideas.png" height="75%" width="75%" />
 
 通过SuperSonic的问答对话界面，用户能够使用自然语言查询数据，系统会选择合适的可视化图表呈现结果。SuperSonic不需要修改或复制数据，只需要在物理数据模型之上构建逻辑语义模型（定义指标/维度/实体/标签，以及它们的业务含义、相互关系等），即可开启数据问答体验。与此同时，SuperSonic被设计为可插拔的框架，采用Java SPI机制来扩展定制功能。
 
-<img src="./docs/images/supersonic_demo.gif" height="100%" width="100%" align="center"/>
+<img src="https://github.com/supersonicbi/supersonic-website/blob/main/static/img/supersonic_demo.gif" height="100%" width="100%" />
 
 ## 项目动机
 
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 SuperSonic的整体架构和主流程如下图所示：
 
-<img src="./docs/images/supersonic_components.png" height="65%" width="65%" align="center"/> 
+<img src="https://github.com/supersonicbi/supersonic-website/blob/main/static/img/supersonic_components.png" height="65%" width="65%" /> 
 
 - **模型知识库(Knowledge Base)：** 定期从语义模型中提取相关的模式信息，构建词典和索引，以便后续的模式映射。
 
@@ -67,16 +67,14 @@ SuperSonic自带样例的语义模型和问答对话，只需以下三步即可
 
 ## 如何构建和部署
 
-请参考项目[wiki](https://github.com/tencentmusic/supersonic/wiki)。
+请参考项目[文档](https://supersonicbi.github.io/docs/%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E9%83%A8%E7%BD%B2/%E7%BC%96%E8%AF%91%E6%9E%84%E5%BB%BA/)。
 
 ## 微信联系方式
 
 欢迎关注微信公众号：
 
-<img src="./docs/images/supersonic_wechat_oa.png" height="50%" width="50%" align="center"/> 
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+<img src="https://github.com/supersonicbi/supersonic-website/blob/main/static/img/supersonic_wechat_oa.png" height="50%" width="50%" /> 
 
 欢迎加入微信社群：
 
-<img src="./docs/images/supersonic_wechat.png" height="50%" width="50%" align="center"/> 
+<img src="https://github.com/supersonicbi/supersonic-website/blob/main/static/img/supersonic_wechat.png" height="50%" width="50%" />