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@@ -85,30 +85,50 @@ var aiResult = await iWantToRun.RunAsync(aiRequest);
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 Samples/Senparc.AI.Samples.Consoles | 命令行
 
-### 命令行使用说明
+## 命令示例行使用说明
 
-1. 打开解决方案 `Senparc.AI.sln`，设置 appsettings.json 中 ApiKey 等平台参数，启动项目 `Senparc.AI.Samples.Consoles`：
+### 1. 打开解决方案
+
+打开解决方案 `Senparc.AI.sln`，设置 appsettings.json 中 ApiKey 等平台参数，启动项目 `Senparc.AI.Samples.Consoles`：
 
 <img width="826" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/2281927/233587658-d57e30de-dc97-42c7-901f-70327f4eee00.png">
 
-2. 操作
+### 2. 操作
+
+#### 2.1 对话
 
-2.1 输入 `1`，进入对话操作：
+输入 `1`，进入对话操作：
 
 <img width="674" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/2281927/233588902-8786e582-7384-4a59-895f-1e8eaaa805b4.png">
 
-2.2 在上一步输入 `2` 即可进入 Embedding 操作，Embedding 分为常规信息和引用信息两类，将在下一步中做选择：
+#### 2.2 Embedding
+
+在上一步输入 `2` 即可进入 Embedding 操作，Embedding 分为常规信息和引用信息两类，将在下一步中做选择：
 
 <img width="598" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/2281927/233589177-b9ab0863-f397-4cba-9d0b-6039a5e2baeb.png">
 
-2.2.1 选择 `1`，进入到常规 Embedding 测试，输入信息由 3 个英文冒号分割，录入完成后输入 `n` 开始对话测试：
+#### 2.2.1 常规 Embedding（Information）
+
+选择 `1`，进入到常规 Embedding 测试，输入信息由 3 个英文冒号分割，录入完成后输入 `n` 开始对话测试：
 
 <img width="1175" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/2281927/233590261-9bb70435-e513-49c9-bda2-a9c0e7f883c4.png">
 
+#### 2.2.2 引用 Embedding（Reference）
 2.2.2 上一步选择 `2`，进入到引用 Embedding 测试，输入信息由 3 个英文冒号分割，录入完成后输入 `n` 开始对话测试：
 
 <img width="1176" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/2281927/233590721-c9414ffb-27db-4923-a9f9-0580dc10d275.png">
 
+#### 2.3 DallE 绘图操作
+
+初始界面中输入 `3`，进入 DallE 接口的绘图操作：
+
+<img width="1175" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/2281927/233681813-ad49e8dc-c69e-4798-b023-903857cd4351.png">
+
+保存图片：
+<img width="503" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/2281927/233681967-61b7e4cc-8962-4c36-8593-13a45595330c.png">
+
+
+
 
 ## TODO:
 1. 实现更多模型和模式的匹配。