diff --git a/scripts/qa_generation/README.md b/scripts/qa_generation/README.md
index 679c217..d3646c9 100644
--- a/scripts/qa_generation/README.md
+++ b/scripts/qa_generation/README.md
@@ -3,10 +3,9 @@
 ## 1. 使用方法
 
 1. 检查 `requirements.txt` 中的依赖是否满足。
-
 2. 调整代码中 `system_prompt`，确保与repo最新版本一致，保证生成QA的多样性和稳定性。
-  
-3. 在 `config/config.py` 配置所需的 API KEY，从 `main.py` 启动即可。生成的 QA 对会以 jsonl 的格式存在 `data/generated` 下。
+3. 将txt文件放到与 `model`同级目录 `data`文件夹中.
+4. 在 `config/config.py` 配置所需的 API KEY，从 `main.py` 启动即可。生成的 QA 对会以 jsonl 的格式存在 `data/generated` 下。
 
 ### 1.1 API KEY 获取方法
 
@@ -16,8 +15,6 @@
 
 前往[模型服务灵积-API-KEY管理 (aliyun.com)](https://dashscope.console.aliyun.com/apiKey)，点击”创建新的 API-KEY“，将获取的 API KEY 填至 `config/config.py` 中的 `DASHSCOPE_API_KEY` 即可。
 
-
-
 ## 2. 注意事项
 
 ### 2.1 系统提示 System Prompt
@@ -32,8 +29,6 @@
 
 目前仅支持了 txt 格式，可以将清洗好的书籍文本放在 `data` 文件夹下，程序会递归检索该文件夹下的所有 txt 文件。
 
-
-
 ## TODO
 
 1. 支持更多模型（Gemini、GPT、ChatGLM……）
diff --git a/scripts/qa_generation/config/config.py b/scripts/qa_generation/config/config.py
index c1b4c4a..bcd45cb 100644
--- a/scripts/qa_generation/config/config.py
+++ b/scripts/qa_generation/config/config.py
@@ -25,4 +25,4 @@ system_prompt_file_path = os.path.join(base_dir, 'system_prompt_v2.md')     # sy
 环境变量
 """
 # api-keys
-DASHSCOPE_API_KEY = 'sk-xxxxxxxx'
+DASHSCOPE_API_KEY = ''
\ No newline at end of file
diff --git a/scripts/qa_generation/main.py b/scripts/qa_generation/main.py
index ff3556a..ab11a50 100644
--- a/scripts/qa_generation/main.py
+++ b/scripts/qa_generation/main.py
@@ -37,12 +37,17 @@ def generate_qa(
     for file_name in file_list:
         contents = get_txt_content(file_name)
         storage_list = []
-        storage_jsonl_path = os.path.join(result_dir, f'{current_time}-{file_name}-{model_name}.jsonl')
+        
+        file_name = file_name.split('/')[-1]
+        storage_jsonl_path = os.path.join(
+            result_dir, f'{current_time}-{file_name}-{model_name}.jsonl')
         logger.info(f'The generated QA will be stored in {storage_jsonl_path}.')
         
         for content in tqdm(contents):
             response = model_caller(content)
+            # print(response) # 打印输出
             captured_qa = capture_qa(response)
+            # print(captured_qa) # 打印QA对
             if captured_qa is None:
                 continue
             
@@ -64,4 +69,7 @@ def generate_qa(
 
 
 if __name__ == '__main__':
+
+    # 创建generated文件夹
+    os.makedirs('./data/generated', exist_ok=True)
     generate_qa()