diff --git a/docs/zh/core/store.md b/docs/zh/core/store.md
new file mode 100644
index 0000000..629bd44
--- /dev/null
+++ b/docs/zh/core/store.md
@@ -0,0 +1,105 @@
+# Store 存储
+
+Agents-Flex 的 Store 指的是向量存储器 `VectorStore`。 其定义了如下的方法，用于对向量数据进行增删改查：
+
+- `store(List<T> documents, StoreOptions options)` 用于存储向量数据
+- `delete(Collection<String> ids, StoreOptions options)` 用于删除向量数据
+- `update(List<T> documents, StoreOptions options)` 用于更新向量数据
+- `search(SearchWrapper wrapper, StoreOptions options)` 用于查询（召回）向量数据
+
+目前，在 Agents-Flex 中，已经完成了以下向量数据库的适配：
+- 阿里云向量检索服务：https://help.aliyun.com/document_detail/2510317.html
+- 腾讯云向量数据库：https://cloud.tencent.com/document/product/1709/98666
+- Milvus 向量数据库：https://milvus.io
+
+以下更多的向量数据库适配正在完善中:
+- **agents-flex-store-chroma** ：chroma 向量数据库
+- **agents-flex-store-elasticsearch** ：elasticsearch 向量存储
+- **agents-flex-store-opensearch** ：opensearch 向量存储
+- **agents-flex-store-redis** ：redis 向量数据存储
+
+## 示例代码
+
+```java
+AliyunVectorStoreConfig storeConfig = new AliyunVectorStoreConfig();
+
+//设置阿里云向量数据检索服务的相关配置
+storeConfig.setApiKey("...");
+storeConfig.setEndpoint("...");
+storeConfig.setDatabase("...");
+
+DocumentStore store = new AliyunVectorStore(storeConfig);
+
+//创建 Embedding 模型，
+EmbeddingModel llm = new OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
+
+//为 store 配置 Embedding 模型
+store.setEmbeddingModel(llm);
+```
+
+完成以上的设置，我们就可以愉快的使用 store 来对向量数据进行 `增删改查` 了。
+
+**新增数据：**
+
+```java
+Document document = new Document();
+document.setId(100);
+document.setContent("文档的文本数据...巴拉巴拉");
+
+store.store(document);
+```
+
+**更新数据：**
+
+```java
+Document document = new Document();
+document.setId(100);
+document.setContent("新的文档数据...巴拉巴拉");
+
+store.update(document);
+```
+
+**删除数据：**
+
+```java
+store.delete(100);
+```
+
+**数据召回**
+
+```java
+SearchWrapper wrapper = new SearchWrapper();
+wrapper.setText("关键字或者提示词");
+
+List<Document> result = store.search(wrapper);
+```
+
+## SearchWrapper
+
+目前，在向量数据库领域中，并不存在一个类似 SQL 的语言，来统一数据库查询。每一家的向量数据库都是提供了不同的 API 或者独特的查询语言。
+
+Agents-Flex 为了消灭各个向量数据库的查询差异，因而开发了 SearchWrapper，用于对各个向量数据库的统一适配。
+
+SearchWrapper 支持生成 Filter Expression（过滤表达式，类似为 SQL 的 where 部分）用于对向量数据库的进一步过滤。
+
+```java
+@Test
+public void testSearchWrapper() {
+    SearchWrapper rw = new SearchWrapper();
+    rw.eq("akey", "avalue").eq(Connector.OR, "bkey", "bvalue").group(rw1 -> {
+        rw1.eq("ckey", "avalue").in(Connector.AND_NOT, "dkey", "bvalue");
+    }).eq("a", "b");
+
+    String expr = "akey = \"avalue\" " +
+        "OR bkey = \"bvalue\" " +
+        "AND (ckey = \"avalue\" AND NOT dkey IN \"bvalue\") " +
+        "AND a = \"b\"";
+
+    Assert.assertEquals(expr, rw.toFilterExpression());
+}
+```
+
+过滤表达式可以参考如下：
+- 腾讯云向量数据库：https://cloud.tencent.com/document/product/1709/95099
+- 阿里云向量检索服务：https://help.aliyun.com/document_detail/2513006.html
+- milvus 向量数据库：https://milvus.io/docs/boolean.md