diff --git a/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md b/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
index 3c1d828e00e51cd10ec0c85334653aeabd816598..d5f1315a3ab534c644527478a10c6c4f8e953936 100644
--- a/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
+++ b/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
@@ -31,7 +31,7 @@
 
 ## 2. 测试流程
 ### 数据库配置
-容器内的配置文件路径：
+容器内的配置文件路径(注意数据库参数修改后需要`重启容器`才能生效)：
 ```
 /var/lib/opengauss/data/postgresql.conf
 ```
@@ -61,17 +61,17 @@ export ANN_BENCHMARKS_OG_PORT=YourPort
     module: ann_benchmarks.algorithms.openGauss
     name: openGauss-hnsw
     run_groups:
-      M-16:
-        arg_groups: [{M: 16, efConstruction: 200}]
-        args: {}
-        query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
-      M-24:
-        arg_groups: [{M: 24, efConstruction: 200}]
-        args: {}
-        query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
+       M-16:
+         arg_groups: [{M: 16, efConstruction: 200, concurrents: 80}]
+         args: {}
+         query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
+       M-24:
+         arg_groups: [{M: 24, efConstruction: 200, concurrents: 80}]
+         args: {}
+         query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
 ```
 - name: 近似搜索算法名
-- run_groups: 索引构建和索引查询参数设置，这里的arg_groups设置的是hnsw索引构建参数m和efconstruction，query_args则是hnsw索引查询参数ef_search。
+- run_groups: 索引构建和索引查询参数设置，这里的arg_groups设置的是hnsw索引构建参数m和efconstruction，concurrents为并发线程数，推荐值为cpu核数，query_args则是hnsw索引查询参数ef_search。
 
 ### 执行测试
 修改`go_opgs.sh`中的启动命令
diff --git "a/content/docs-lite/zh/docs/SQLReference/\345\220\221\351\207\217\347\264\242\345\274\225.md" "b/content/docs-lite/zh/docs/SQLReference/\345\220\221\351\207\217\347\264\242\345\274\225.md"
index 8ee11b8f9d24a7d522da69e41ac80b9144daf20e..c5b22607be08384dcc7fca45aa3a109c779ae7b1 100644
--- "a/content/docs-lite/zh/docs/SQLReference/\345\220\221\351\207\217\347\264\242\345\274\225.md"
+++ "b/content/docs-lite/zh/docs/SQLReference/\345\220\221\351\207\217\347\264\242\345\274\225.md"
@@ -78,7 +78,7 @@ sparsevec_l1_ops | L1距离
 ```
 openGauss=# CREATE INDEX ON items USING hnsw (embedding vector_l2_ops) WITH (m = 16, ef_construction = 64);
 ```
-提高 `ef_construction` 和`m`可以提供更好的召回率，但会增加索引构建和插入速度。
+提高 `ef_construction` 和`m`可以提供更好的召回率，但会增加索引构建和插入时长。
 
 ### 查询选项
 -   `ef_search` - 查询时的动态候选集大小（默认为40），详情请参考[DataVec向量引擎参数](../DatabaseReference/DataVec向量引擎参数.md)。
@@ -154,7 +154,7 @@ bit_hamming_ops | 汉明距离
 sparsevec不支持IVFFLAT索引
 
 ### 索引选项
--   `lists` - 倒排表（单元格）聚类聚类中心数量（默认为100），设置范围1~32768
+-   `lists` - 倒排表（单元格）聚类中心数量（默认为100），设置范围1~32768
 
 **示例6：** 使用L2距离计算创建IVFFlat索引并设置lists = 200。
 ```
diff --git a/content/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md b/content/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
index 1a91b4d25f080810108e7355e31d7716194b88c0..8ff40dd7172ffd360ddf356339abbbce2e03e015 100644
--- a/content/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
+++ b/content/zh/docs/DataVec/testtool_annbenchmark.md
@@ -31,7 +31,7 @@
 
 ## 2. 测试流程
 ### 数据库配置
-容器内的配置文件路径：
+容器内的配置文件路径(注意数据库参数修改后需要`重启容器`才能生效)：
 ```
 /var/lib/opengauss/data/postgresql.conf
 ```
@@ -61,17 +61,17 @@ export ANN_BENCHMARKS_OG_PORT=YourPort
     module: ann_benchmarks.algorithms.openGauss
     name: openGauss-hnsw
     run_groups:
-      M-16:
-        arg_groups: [{M: 16, efConstruction: 200}]
-        args: {}
-        query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
-      M-24:
-        arg_groups: [{M: 24, efConstruction: 200}]
-        args: {}
-        query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
+       M-16:
+         arg_groups: [{M: 16, efConstruction: 200, concurrents: 80}]
+         args: {}
+         query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
+       M-24:
+         arg_groups: [{M: 24, efConstruction: 200, concurrents: 80}]
+         args: {}
+         query_args: [[10, 20, 40, 80, 120, 200, 400, 800]]
 ```
 - name: 近似搜索算法名
-- run_groups: 索引构建和索引查询参数设置，这里的arg_groups设置的是hnsw索引构建参数m和efconstruction，query_args则是hnsw索引查询参数ef_search。
+- run_groups: 索引构建和索引查询参数设置，这里的arg_groups设置的是hnsw索引构建参数m和efconstruction，concurrents为并发线程数，推荐值为cpu核数，query_args则是hnsw索引查询参数ef_search。
 
 ### 执行测试
 修改`go_opgs.sh`中的启动命令
diff --git "a/content/zh/docs/SQLReference/\345\220\221\351\207\217\347\264\242\345\274\225.md" "b/content/zh/docs/SQLReference/\345\220\221\351\207\217\347\264\242\345\274\225.md"
index 64ddfeedcdf71518dd1e8aed0e3dbf60b60a642b..c74d46ca8a989e3fe080b0c1efe1b4c90bebec57 100644
--- "a/content/zh/docs/SQLReference/\345\220\221\351\207\217\347\264\242\345\274\225.md"
+++ "b/content/zh/docs/SQLReference/\345\220\221\351\207\217\347\264\242\345\274\225.md"
@@ -78,7 +78,7 @@ sparsevec_l1_ops | L1距离
 ```
 openGauss=# CREATE INDEX ON items USING hnsw (embedding vector_l2_ops) WITH (m = 16, ef_construction = 64);
 ```
-提高 `ef_construction` 和`m`可以提供更好的召回率，但会增加索引构建和插入速度。
+提高 `ef_construction` 和`m`可以提供更好的召回率，但会增加索引构建和插入时长。
 
 ### 查询选项
 -   `ef_search` - 查询时的动态候选集大小（默认为40），详情请参考[DataVec向量引擎参数](../DatabaseReference/DataVec向量引擎参数.md)。
@@ -154,7 +154,7 @@ bit_hamming_ops | 汉明距离
 sparsevec不支持IVFFLAT索引
 
 ### 索引选项
--   `lists` - 倒排表（单元格）聚类聚类中心数量（默认为100），设置范围1~32768
+-   `lists` - 倒排表（单元格）聚类中心数量（默认为100），设置范围1~32768
 
 **示例6：** 使用L2距离计算创建IVFFlat索引并设置lists = 200。
 ```