diff --git a/docs/en/14-reference/03-taos-sql/20-keywords.md b/docs/en/14-reference/03-taos-sql/20-keywords.md
index 98fec29e9b..d1bd59298f 100644
--- a/docs/en/14-reference/03-taos-sql/20-keywords.md
+++ b/docs/en/14-reference/03-taos-sql/20-keywords.md
@@ -35,6 +35,7 @@ The list of keywords is as follows:
 | AS                   | |
 | ASC                  | |
 | ASOF                 | |
+| ASYNC                | 3.3.6.0+ |
 | AT_ONCE              | |
 | ATTACH               | |
 | AUTO                 | 3.3.5.0+ |
diff --git a/docs/zh/06-advanced/03-stream.md b/docs/zh/06-advanced/03-stream.md
index ac922353d7..4bd5d517fd 100644
--- a/docs/zh/06-advanced/03-stream.md
+++ b/docs/zh/06-advanced/03-stream.md
@@ -102,7 +102,7 @@ PARTITION 子句中，为 tbname 定义了一个别名 tname， 在 PARTITION 
 通过启用 fill_history 选项，创建的流计算任务将具备处理创建前、创建过程中以及创建后写入的数据的能力。这意味着，无论数据是在流创建之前还是之后写入的，都将纳入流计算的范围，从而确保数据的完整性和一致性。这一设置为用户提供了更大的灵活性，使其能够根据实际需求灵活处理历史数据和新数据。
 
 注意：
-- 开启 fill_history 时，创建流需要找到历史数据的分界点，如果历史数据很多，可能会导致创建流任务耗时较长，此时可以通过 fill_history 1 async（3.3.6.0版本开始支持） 语法将创建流的任务放在后台处理，创建流的语句可立即返回，不阻塞后面的操作。async 只对 fill_history 1 起效，fill_history 0 时建流很快，不需要异步处理。
+- 开启 fill_history 时，创建流需要找到历史数据的分界点，如果历史数据很多，可能会导致创建流任务耗时较长，此时可以通过 fill_history 1 async（v3.3.6.0 开始支持） 语法将创建流的任务放在后台处理，创建流的语句可立即返回，不阻塞后面的操作。async 只对 fill_history 1 起效，fill_history 0 时建流很快，不需要异步处理。
 
 - 通过 show streams 可查看后台建流的进度（ready 状态表示成功，init 状态表示正在建流，failed 状态表示建流失败，失败时 message 列可以查看原因。对于建流失败的情况可以删除流重新建立）。
 
diff --git a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/04-lstm.md b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/04-lstm.md
index dd00a18885..28ae919de0 100644
--- a/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/04-lstm.md
+++ b/docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/04-forecast/04-lstm.md
@@ -7,11 +7,11 @@ sidebar_label: "LSTM"
 
 ## 功能概述
 
-LSTM模型即长短期记忆网络(Long Short Term Memory)，是一种特殊的循环神经网络，适用于处理时间序列数据、自然语言处理等任务，通过其独特的门控机制，能够有效捕捉长期依赖关系，
-解决传统RNN的梯度消失问题，从而对序列数据进行准确预测，不过它不直接提供计算的置信区间范围结果。
+LSTM 模型即长短期记忆网络(Long Short Term Memory)，是一种特殊的循环神经网络，适用于处理时间序列数据、自然语言处理等任务，通过其独特的门控机制，能够有效捕捉长期依赖关系，
+解决传统 RNN 的梯度消失问题，从而对序列数据进行准确预测，不过它不直接提供计算的置信区间范围结果。
 
 
-完整的调用SQL语句如下：
+完整的调用 SQL 语句如下：
 ```SQL
 SELECT _frowts, FORECAST(i32, "algo=lstm,alpha=95,period=10,start_p=1,max_p=5,start_q=1,max_q=5") from foo
 ```
@@ -21,7 +21,7 @@ SELECT _frowts, FORECAST(i32, "algo=lstm,alpha=95,period=10,start_p=1,max_p=5,st
 "rows": fc_rows,  // 返回结果的行数
 "period": period, // 返回结果的周期性，同输入
 "alpha": alpha,   // 返回结果的置信区间，同输入
-"algo": "lstm",  // 返回结果使用的算法
+"algo": "lstm",   // 返回结果使用的算法
 "mse": mse,       // 拟合输入时间序列时候生成模型的最小均方误差(MSE)
 "res": res        // 列模式的结果
 }
diff --git a/docs/zh/14-reference/03-taos-sql/14-stream.md b/docs/zh/14-reference/03-taos-sql/14-stream.md
index 41013bfd65..1dff6ad091 100644
--- a/docs/zh/14-reference/03-taos-sql/14-stream.md
+++ b/docs/zh/14-reference/03-taos-sql/14-stream.md
@@ -128,7 +128,7 @@ create stream if not exists s1 fill_history 1 into st1  as select count(*) from
 如果该流任务已经彻底过期，并且您不再想让它检测或处理数据，您可以手动删除它，被计算出的数据仍会被保留。
 
 注意：
-- 开启 fill_history 时，创建流需要找到历史数据的分界点，如果历史数据很多，可能会导致创建流任务耗时较长，此时可以通过 fill_history 1 async（3.3.6.0版本开始支持） 语法将创建流的任务放在后台处理，创建流的语句可立即返回，不阻塞后面的操作。async 只对 fill_history 1 起效，fill_history 0 时建流很快，不需要异步处理。
+- 开启 fill_history 时，创建流需要找到历史数据的分界点，如果历史数据很多，可能会导致创建流任务耗时较长，此时可以通过 fill_history 1 async（v3.3.6.0 开始支持） 语法将创建流的任务放在后台处理，创建流的语句可立即返回，不阻塞后面的操作。async 只对 fill_history 1 起效，fill_history 0 时建流很快，不需要异步处理。
 
 - 通过 show streams 可查看后台建流的进度（ready 状态表示成功，init 状态表示正在建流，failed 状态表示建流失败，失败时 message 列可以查看原因。对于建流失败的情况可以删除流重新建立）。