diff --git a/readme/readme-words-embedder-fa.md b/readme/readme-words-embedder-fa.md
index e69de29..c777bdc 100644
--- a/readme/readme-words-embedder-fa.md
+++ b/readme/readme-words-embedder-fa.md
@@ -0,0 +1,70 @@
+# تولید بردار جملات (امبدینگ)
+
+این پروژه شامل یک اسکریپت پایتون (`embedding.py`) برای تولید بردارهای جملات با استفاده از کتابخانه [Sentence Transformers] است.
+
+## پیش‌نیازها
+
+قبل از استفاده از این اسکریپت، کتابخانه‌های زیر را نصب کنید:
+
+```bash
+pip install sentence-transformers numpy
+```
+
+## نحوه عملکرد
+
+- اسکریپت از مدل آماده `sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2` استفاده می‌کند.
+- دو تابع اصلی دارد:
+  - `single_section_embedder(sentence)`: یک جمله (رشته متنی) را گرفته و بردار عددی متناظر با آن را برمی‌گرداند.
+  - `do_word_embedder(sections)`: یک دیکشنری از بخش‌ها (هر بخش دارای فیلد `content`) را گرفته، برای هر بخش امبدینگ تولید می‌کند و نتیجه را به صورت فایل JSON ذخیره می‌کند.
+
+## نحوه استفاده
+
+### ۱. دریافت امبدینگ برای یک جمله
+
+```python
+from embedding import single_section_embedder
+
+sentence = "این یک جمله نمونه است."
+embedding = single_section_embedder(sentence)
+print(embedding)
+```
+
+### ۲. تولید امبدینگ برای چند بخش و ذخیره در فایل
+
+فرض کنید داده‌های شما به صورت زیر است:
+
+```python
+sections = {
+    "1": {"content": "متن بخش اول"},
+    "2": {"content": "متن بخش دوم"}
+}
+```
+
+سپس می‌توانید امبدینگ‌ها را به شکل زیر تولید و ذخیره کنید:
+
+```python
+from embedding import do_word_embedder
+
+result = do_word_embedder(sections)
+```
+
+پس از اجرا، فایلی با نامی مانند `sections_embeddings_سال-ماه-روز-ساعت.json` در مسیر `./data/embeddings/` ساخته می‌شود که شامل امبدینگ هر بخش است.
+
+## ساختار خروجی
+
+خروجی به صورت یک فایل JSON است که برای هر بخش، بردار امبدینگ اضافه شده است:
+
+```json
+{
+  "1": {
+    "content": "متن بخش اول",
+    "embeddings": [0.123, 0.456, ...]
+  },
+  ...
+}
+```
+
+## نکات
+
+- قبل از اجرا، پوشه `./data/embeddings/` را ایجاد کنید.
+- این اسکریپت از زبان فارسی نیز پشتیبانی می‌کند.