diff --git a/paddlemix/datacopilot/DataCopilot.md b/paddlemix/datacopilot/DataCopilot.md
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index 02282b40f..000000000
--- a/paddlemix/datacopilot/DataCopilot.md
+++ /dev/null
@@ -1,126 +0,0 @@
-# DataCopilot 使用教程
-
-## 一、简介
-
-**DataCopilot** 是 **PaddleMIX** 提供的多模态数据处理工具箱，旨在帮助开发者高效地进行数据预处理、增强和转换等操作。通过 **DataCopilot**，你可以以低代码量的方式实现数据的基本操作，从而加速模型训练和推理的过程。
-
-## 二、安装与导入
-
-首先，确保你已经安装了 **PaddleMIX**。如果尚未安装，请参考 **PaddleMIX** 的官方文档进行安装。
-
-安装完成后，你可以通过以下方式导入 **DataCopilot**：
-
-```python
-from paddlemix.datacopilot.core import MMDataset, SCHEMA
-import paddlemix.datacopilot.ops as ops
-```
-
-## 三、基本操作
-
-### 1. 加载数据
-
-使用 `MMDataset.from_json` 方法从 JSON 文件中加载数据：
-
-```python
-dataset = MMDataset.from_json('path/to/your/dataset.json')
-```
-
-### 2. 查看数据
-
-使用 info 和 head 方法查看数据集的基本信息和前几个样本：
-
-```python
-dataset.info()
-dataset.head()
-```
-
-### 3. 数据切片
-
-支持对数据集进行切片操作，返回一个新的 MMDataset 对象：
-
-```python
-subset = dataset[:100]  # 获取前100个样本
-```
-
-### 4. 数据增强
-
-使用 map 方法对数据集中的样本进行增强操作：
-
-```python
-def augment_data(item):
-    # 定义你的数据增强逻辑
-    pass
-
-augmented_dataset = dataset.map(augment_data, max_workers=8, progress=True)
-```
-
-### 5. 数据过滤
-
-使用 filter 方法根据条件过滤数据集中的样本：
-
-```python
-def is_valid_sample(item):
-    # 定义你的过滤条件
-    return True or False
-
-filtered_dataset = dataset.filter(is_valid_sample).nonempty()  # 返回过滤后的非空数据集
-```
-
-### 6. 导出数据
-
-使用 export_json 方法将处理后的数据集导出为 JSON 文件：
-
-```python
-augmented_dataset.export_json('path/to/your/output_dataset.json')
-```
-
-## 四、高级操作
-
-### 1. 自定义 Schema
-
-通过定义 SCHEMA 来指定数据集的字段和类型：
-
-```python
-schema = SCHEMA(
-    image={'type': 'image', 'required': True},
-    text={'type': 'str', 'required': True},
-    label={'type': 'int', 'required': False}
-)
-```
-使用自定义 schema 加载数据
-
-```python
-custom_dataset = MMDataset.from_json('path/to/your/dataset.json', schema=schema)
-```
-
-
-### 2. 批量处理
-
-使用 batch 方法将数据集中的样本按批次处理，适用于需要批量操作的情况：
-
-```python
-batch_size = 32
-batched_dataset = dataset.batch(batch_size)
-
-for batch in batched_dataset:
-    # 对每个批次进行处理
-    pass
-```
-
-### 3. 数据采样
-
-使用 shuffle 方法打乱数据集，或使用 sample 方法随机抽取样本：
-
-```python
-shuffled_dataset = dataset.shuffle()
-sampled_dataset = dataset.sample(10)  # 随机抽取10个样本
-```
-
-## 五、总结
-
-**DataCopilot** 是 **PaddleMIX** 提供的一个强大且灵活的多模态数据处理工具箱。
-通过掌握其基本操作和高级功能，你可以高效地处理、增强和转换多模态数据，为后续的模型训练和推理提供有力支持。
-
-
-
-
diff --git a/paddlemix/datacopilot/readme.md b/paddlemix/datacopilot/readme.md
index 40188be47..0668f5fda 100644
--- a/paddlemix/datacopilot/readme.md
+++ b/paddlemix/datacopilot/readme.md
@@ -9,11 +9,23 @@
 </div>
 
 </details>
+# DataCopilot 使用教程
 
-## 定位
+## 一、简介
+**DataCopilot** 是 **PaddleMIX** 提供的多模态数据处理工具箱，旨在帮助开发者高效地进行数据预处理、增强和转换等操作。通过 **DataCopilot**，你可以以低代码量的方式实现数据的基本操作，从而加速模型训练和推理的过程。
+
+## 二、定位
 DataCopilot是PaddleMIX 2.0版本新推出的多模态数据处理工具箱，理念是把数据作为多模态算法的一部分参与迭代的全流程，让开发者根据特定任务以低代码量实现数据的基本操作。
 
-## 核心概念 
+## 三、安装与导入
+首先，确保你已经安装了 **PaddleMIX**。如果尚未安装，请参考 **PaddleMIX** 的官方文档进行安装。
+安装完成后，你可以通过以下方式导入 **DataCopilot**：
+```python
+from paddlemix.datacopilot.core import MMDataset, SCHEMA
+import paddlemix.datacopilot.ops as ops
+```
+
+## 四、核心概念 
 工具核心概念包括Schema和Dataset。Schema用于定义多模态数据组织结构和字段名字。MMDataset作为数据操作的核心类，为存储，查看，转换，生成等操作的基本对象。
 
 ### SCHEMA
@@ -66,7 +78,86 @@ def info(dataset: MMDataset) -> None: ...
 
 ```
 
-## 使用案例
+## 五、基本操作
+### 1. 加载数据
+使用 `MMDataset.from_json` 方法从 JSON 文件中加载数据：
+```python
+dataset = MMDataset.from_json('path/to/your/dataset.json')
+```
+
+### 2. 查看数据
+使用 info 和 head 方法查看数据集的基本信息和前几个样本：
+```python
+dataset.info()
+dataset.head()
+```
+
+### 3. 数据切片
+支持对数据集进行切片操作，返回一个新的 MMDataset 对象：
+```python
+subset = dataset[:100]  # 获取前100个样本
+```
+
+### 4. 数据增强
+使用 map 方法对数据集中的样本进行增强操作：
+```python
+def augment_data(item):
+    # 定义你的数据增强逻辑
+    pass
+
+augmented_dataset = dataset.map(augment_data, max_workers=8, progress=True)
+```
+
+### 5. 数据过滤
+使用 filter 方法根据条件过滤数据集中的样本：
+```python
+def is_valid_sample(item):
+    # 定义你的过滤条件
+    return True or False
+
+filtered_dataset = dataset.filter(is_valid_sample).nonempty()  # 返回过滤后的非空数据集
+```
+
+### 6. 导出数据
+使用 export_json 方法将处理后的数据集导出为 JSON 文件：
+```python
+augmented_dataset.export_json('path/to/your/output_dataset.json')
+```
+
+## 六、高级操作
+### 1. 自定义 Schema
+通过定义 SCHEMA 来指定数据集的字段和类型：
+```python
+schema = SCHEMA(
+    image={'type': 'image', 'required': True},
+    text={'type': 'str', 'required': True},
+    label={'type': 'int', 'required': False}
+)
+```
+使用自定义 schema 加载数据
+```python
+custom_dataset = MMDataset.from_json('path/to/your/dataset.json', schema=schema)
+```
+
+### 2. 批量处理
+使用 batch 方法将数据集中的样本按批次处理，适用于需要批量操作的情况：
+```python
+batch_size = 32
+batched_dataset = dataset.batch(batch_size)
+for batch in batched_dataset:
+    # 对每个批次进行处理
+    pass
+```
+
+### 3. 数据采样
+使用 shuffle 方法打乱数据集，或使用 sample 方法随机抽取样本：
+```python
+shuffled_dataset = dataset.shuffle()
+sampled_dataset = dataset.sample(10)  # 随机抽取10个样本
+```
+
+
+## 七、使用案例
 1. 导入导出  
 ```
 import functools
@@ -102,3 +193,6 @@ dataset = dataset.filter(is_wanted).nonempty()
 3. LLaVA-SFT训练  
 数据准备和训练流程参考项目[pp_cap_instruct](https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7917712)
 
+## 八、总结
+**DataCopilot** 是 **PaddleMIX** 提供的一个强大且灵活的多模态数据处理工具箱。
+通过掌握其基本操作和高级功能，你可以高效地处理、增强和转换多模态数据，为后续的模型训练和推理提供有力支持。
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