diff --git a/EseguiScript.bat b/EseguiScript.bat
new file mode 100644
index 000000000..d56bf5cc7
--- /dev/null
+++ b/EseguiScript.bat
@@ -0,0 +1,3 @@
+@echo off
+streamlit run ddqbscript\main.py
+pause
\ No newline at end of file
diff --git a/README.md b/README.md
index 9a5d87683..32ec588cc 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,16 +1,102 @@
-# AI-Web-Scraper
-An AI web scraper using ollama, brightdata, selenium and other libraries.
+# AI Web Scraper con Ollama
 
+Questo progetto ti permette di fare il scraping dei siti web e analizzare il loro contenuto utilizzando il modello Llama3 di Ollama. Il programma estrae e processa i dati dai siti web, permettendoti di fare domande sul contenuto DOM estratto e di scaricare i risultati.
 
-# 💻 Launch Your Software Development Career Today!  
+Se preferisci la versione in inglese di questo progetto, puoi trovarla [qui](https://github.com/dddevid/AI-Web-Scraper-Ollama).
 
-🎓 **No degree? No problem!** My program equips you with everything you need to break into tech and land an entry-level software development role.  
+## Requisiti
 
-🚀 **Why Join?**  
-- 💼 **$70k+ starting salary potential**  
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+Prima di cominciare, assicurati di avere installato:
 
-👉 **[Start your journey today!](https://techwithtim.net/dev)**  
-No experience needed—just your determination. Future-proof your career and unlock six-figure potential like many of our students have!  
+- Python 3.8 o superiore
+- `pip` (gestore di pacchetti Python)
+
+### Passaggio 1: Installa Ollama e Llama3
+
+1. **Scarica Ollama**:
+   - Ollama è una piattaforma che esegue modelli di intelligenza artificiale come Llama3. Puoi scaricare Ollama per il tuo sistema dal sito ufficiale:  
+     [Download Ollama](https://ollama.com/download)
+
+2. **Installa il modello Llama3**:
+   - Dopo aver scaricato Ollama, devi installare il modello Llama3. Apri un terminale o prompt dei comandi e esegui il seguente comando per installare il modello Llama3:
+     ```
+     ollama install llama3
+     ```
+
+### Passaggio 2: Clona il Repository
+
+1. **Clona il repository**:
+   - Per prima cosa, clona il repository GitHub sulla tua macchina locale eseguendo il seguente comando, specificando il branch italiano:
+     ```
+     git clone --branch Italian https://github.com/dddevid/AI-Web-Scraper-Ollama.git
+     ```
+
+2. **Naviga nella cartella del progetto**:
+   - Cambia nella cartella del progetto eseguendo:
+     ```
+     cd AI-Web-Scraper-Ollama
+     ```
+
+### Passaggio 3: Configura l'Ambiente Python
+
+1. **Crea un ambiente virtuale (opzionale ma consigliato)**:
+   - Crea un ambiente virtuale per gestire le dipendenze del progetto:
+     ```
+     python -m venv venv
+     ```
+
+2. **Attiva l'ambiente virtuale**:
+   - Su Windows:
+     ```
+     venv\Scripts\activate
+     ```
+   - Su macOS/Linux:
+     ```
+     source venv/bin/activate
+     ```
+
+3. **Installa le dipendenze richieste**:
+   - Il file `requirements.txt` si trova nella cartella `ddbqscript`. Installa le librerie Python necessarie eseguendo:
+     ```
+     pip install -r ddbqscript/requirements.txt
+     ```
+
+### Passaggio 4: Esegui l'Applicazione
+
+#### Su Windows:
+
+- **Esegui lo script utilizzando il file batch**:
+  - Usa il file `Executethescript.bat` per avviare l'applicazione:
+    ```
+    Executethescript.bat
+    ```
+
+#### Su macOS/Linux:
+
+- **Esegui lo script utilizzando Streamlit**:
+  - Avvia l'app Streamlit eseguendo il seguente comando:
+    ```
+    streamlit run ddbqscript/main.py
+    ```
+
+2. **Accedi all'app**:
+   - L'interfaccia Streamlit si aprirà nel tuo browser. Ora puoi inserire un URL di un sito web, fare scraping del suo contenuto e analizzarlo usando Llama3.
+
+### Passaggio 5: Utilizzo
+
+- **Fare scraping di un sito web**: Inserisci un URL e clicca su "Scrape the website" per fare scraping del contenuto del sito.
+- **Analizzare il contenuto**: Dopo aver fatto lo scraping, puoi inserire una descrizione di cosa vuoi analizzare, e l'IA processerà il contenuto.
+- **Scaricare i risultati**: Una volta completata l'analisi, puoi scaricare i risultati nei formati JSON e TXT.
+
+### Risoluzione dei Problemi
+
+- **Ollama non trovato**: Se ricevi un errore relativo a Ollama, assicurati che sia correttamente installato e che sia aggiunto al PATH del sistema.
+- **Dipendenze mancanti**: Assicurati di aver installato tutte le librerie Python necessarie eseguendo `pip install -r ddbqscript/requirements.txt`.
+
+---
+
+### Se ti è piaciuto questo progetto, puoi offirmi un caffè! ☕
+
+[![Buy me a coffee](https://cdn.buymeacoffee.com/buttons/v2/default-yellow.png)](https://buymeacoffee.com/devidd)
+
+Cliccando sul link, puoi scegliere di donarmi quanto vuoi o iscriverti per 30€ al mese per supportare lo sviluppo continuo di questo progetto.
diff --git a/chromedriver b/chromedriver
deleted file mode 100644
index 6251131df..000000000
Binary files a/chromedriver and /dev/null differ
diff --git a/ddqbscript/main.py b/ddqbscript/main.py
new file mode 100644
index 000000000..c77180b95
--- /dev/null
+++ b/ddqbscript/main.py
@@ -0,0 +1,76 @@
+import streamlit as st
+import json
+import os
+import zipfile
+import io
+
+from scrape import (
+    scrape_website,
+    extract_body_content,
+    clean_body_content,
+    split_dom_content,
+)
+from parse import parse_with_ollama
+
+# Interfaccia utente Streamlit
+st.title("Scraper Web con IA")
+url = st.text_input("Inserisci URL del sito web")
+
+# Passaggio 1: Scraping del sito web
+if st.button("Scrapa sito web"):
+    if url:
+        st.write("Scraping del sito web in corso...")
+
+        # Scraping del sito web
+        dom_content = scrape_website(url)
+        body_content = extract_body_content(dom_content)
+        cleaned_content = clean_body_content(body_content)
+
+        # Salvataggio del contenuto DOM nello stato della sessione di Streamlit
+        st.session_state.dom_content = cleaned_content
+
+        # Visualizzazione del contenuto DOM in una casella espandibile
+        with st.expander("Visualizza contenuto DOM"):
+            st.text_area("Contenuto DOM", cleaned_content, height=300)
+
+# Passaggio 2: Fare domande sul contenuto DOM
+if "dom_content" in st.session_state:
+    parse_description = st.text_area("Descrivi cosa vuoi analizzare")
+
+    if st.button("Analizza contenuto"):
+        if parse_description:
+            st.write("Analisi del contenuto in corso...")
+
+            # Analisi del contenuto con Ollama
+            dom_chunks = split_dom_content(st.session_state.dom_content)
+            parsed_result = parse_with_ollama(dom_chunks, parse_description)
+            st.session_state.parsed_result = parsed_result
+            st.write(parsed_result)
+
+# Tasto per scaricare i risultati
+if "parsed_result" in st.session_state:
+    if st.button("Scarica risultati"):
+        # Crea un file JSON
+        json_data = {
+            "url": url,
+            "parse_description": parse_description,
+            "parsed_result": st.session_state.parsed_result
+        }
+
+        # Crea un file ZIP in memoria
+        zip_buffer = io.BytesIO()
+        with zipfile.ZipFile(zip_buffer, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) as zip_file:
+            # Aggiunge risultato.json
+            zip_file.writestr('risultato.json', json.dumps(json_data, indent=2, ensure_ascii=False))
+            
+            # Aggiunge risultato.txt
+            zip_file.writestr('risultato.txt', st.session_state.parsed_result)
+
+        # Prepara il download
+        zip_buffer.seek(0)
+        st.download_button(
+            label="Scarica risultati (JSON + TXT)",
+            data=zip_buffer,
+            file_name="risultati_scraping.zip",
+            mime="application/zip"
+        )
\ No newline at end of file
diff --git a/ddqbscript/parse.py b/ddqbscript/parse.py
new file mode 100644
index 000000000..2adea1dc5
--- /dev/null
+++ b/ddqbscript/parse.py
@@ -0,0 +1,31 @@
+#parse.py
+
+from langchain_ollama import OllamaLLM
+from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
+
+template = (
+    "Sei incaricato di estrarre informazioni specifiche dal seguente contenuto testuale: {dom_content}. "
+    "Segui attentamente queste istruzioni: \n\n"
+    "1. **Estrazione Informazioni:** Estrai solo le informazioni che corrispondono direttamente alla descrizione fornita: {parse_description}. "
+    "2. **Nessun Contenuto Aggiuntivo:** Non includere testo, commenti o spiegazioni aggiuntive nella tua risposta. "
+    "3. **Risposta Vuota:** Se nessuna informazione corrisponde alla descrizione, restituisci una stringa vuota ('')."
+    "4. **Solo Dati Diretti:** L'output deve contenere solo i dati esplicitamente richiesti, senza altro testo."
+)
+
+model = OllamaLLM(model="llama3")
+
+
+def parse_with_ollama(dom_chunks, parse_description):
+    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
+    chain = prompt | model
+
+    parsed_results = []
+
+    for i, chunk in enumerate(dom_chunks, start=1):
+        response = chain.invoke(
+            {"dom_content": chunk, "parse_description": parse_description}
+        )
+        print(f"Batch analizzato: {i} di {len(dom_chunks)}")
+        parsed_results.append(response)
+
+    return "\n".join(parsed_results)
\ No newline at end of file
diff --git a/requirements.txt b/ddqbscript/requirements.txt
similarity index 65%
rename from requirements.txt
rename to ddqbscript/requirements.txt
index b840a3e14..06b16d07c 100644
--- a/requirements.txt
+++ b/ddqbscript/requirements.txt
@@ -1,8 +1,9 @@
-streamlit 
-langchain 
-langchain_ollama
-selenium
-beautifulsoup4
-lxml 
-html5lib
-python-dotenv
\ No newline at end of file
+streamlit 
+langchain 
+langchain_ollama
+selenium
+beautifulsoup4
+lxml 
+html5lib
+python-dotenv
+webdriver-manager
diff --git a/scrape.py b/ddqbscript/scrape.py
similarity index 50%
rename from scrape.py
rename to ddqbscript/scrape.py
index 3875a7cde..e25aeb6b0 100644
--- a/scrape.py
+++ b/ddqbscript/scrape.py
@@ -1,57 +1,46 @@
-from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions
-from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection
-from bs4 import BeautifulSoup
-from dotenv import load_dotenv
-import os
-
-load_dotenv()
-
-SBR_WEBDRIVER = os.getenv("SBR_WEBDRIVER")
-
-
-def scrape_website(website):
-    print("Connecting to Scraping Browser...")
-    sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, "goog", "chrome")
-    with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver:
-        driver.get(website)
-        print("Waiting captcha to solve...")
-        solve_res = driver.execute(
-            "executeCdpCommand",
-            {
-                "cmd": "Captcha.waitForSolve",
-                "params": {"detectTimeout": 10000},
-            },
-        )
-        print("Captcha solve status:", solve_res["value"]["status"])
-        print("Navigated! Scraping page content...")
-        html = driver.page_source
-        return html
-
-
-def extract_body_content(html_content):
-    soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
-    body_content = soup.body
-    if body_content:
-        return str(body_content)
-    return ""
-
-
-def clean_body_content(body_content):
-    soup = BeautifulSoup(body_content, "html.parser")
-
-    for script_or_style in soup(["script", "style"]):
-        script_or_style.extract()
-
-    # Get text or further process the content
-    cleaned_content = soup.get_text(separator="\n")
-    cleaned_content = "\n".join(
-        line.strip() for line in cleaned_content.splitlines() if line.strip()
-    )
-
-    return cleaned_content
-
-
-def split_dom_content(dom_content, max_length=6000):
-    return [
-        dom_content[i : i + max_length] for i in range(0, len(dom_content), max_length)
-    ]
+from selenium import webdriver
+from selenium.webdriver.chrome.service import Service
+from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
+from bs4 import BeautifulSoup
+
+def scrape_website(website):
+    service = Service(ChromeDriverManager().install())
+    options = webdriver.ChromeOptions()
+    
+    options.add_argument("--no-sandbox")
+    options.add_argument("--disable-dev-shm-usage")
+    
+    driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
+    
+    try:
+        driver.get(website)
+        print("Navigazione completata! Scraping del contenuto della pagina...")
+        html = driver.page_source
+        return html
+    finally:
+        driver.quit()
+
+def extract_body_content(html_content):
+    soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
+    body_content = soup.body
+    if body_content:
+        return str(body_content)
+    return ""
+
+def clean_body_content(body_content):
+    soup = BeautifulSoup(body_content, "html.parser")
+
+    for script_or_style in soup(["script", "style"]):
+        script_or_style.extract()
+
+    cleaned_content = soup.get_text(separator="\n")
+    cleaned_content = "\n".join(
+        line.strip() for line in cleaned_content.splitlines() if line.strip()
+    )
+
+    return cleaned_content
+
+def split_dom_content(dom_content, max_length=6000):
+    return [
+        dom_content[i : i + max_length] for i in range(0, len(dom_content), max_length)
+    ]
\ No newline at end of file
diff --git a/main.py b/main.py
deleted file mode 100644
index 17a5695dc..000000000
--- a/main.py
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-import streamlit as st
-from scrape import (
-    scrape_website,
-    extract_body_content,
-    clean_body_content,
-    split_dom_content,
-)
-from parse import parse_with_ollama
-
-# Streamlit UI
-st.title("AI Web Scraper")
-url = st.text_input("Enter Website URL")
-
-# Step 1: Scrape the Website
-if st.button("Scrape Website"):
-    if url:
-        st.write("Scraping the website...")
-
-        # Scrape the website
-        dom_content = scrape_website(url)
-        body_content = extract_body_content(dom_content)
-        cleaned_content = clean_body_content(body_content)
-
-        # Store the DOM content in Streamlit session state
-        st.session_state.dom_content = cleaned_content
-
-        # Display the DOM content in an expandable text box
-        with st.expander("View DOM Content"):
-            st.text_area("DOM Content", cleaned_content, height=300)
-
-
-# Step 2: Ask Questions About the DOM Content
-if "dom_content" in st.session_state:
-    parse_description = st.text_area("Describe what you want to parse")
-
-    if st.button("Parse Content"):
-        if parse_description:
-            st.write("Parsing the content...")
-
-            # Parse the content with Ollama
-            dom_chunks = split_dom_content(st.session_state.dom_content)
-            parsed_result = parse_with_ollama(dom_chunks, parse_description)
-            st.write(parsed_result)
diff --git a/parse.py b/parse.py
deleted file mode 100644
index 142ccb689..000000000
--- a/parse.py
+++ /dev/null
@@ -1,29 +0,0 @@
-from langchain_ollama import OllamaLLM
-from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
-
-template = (
-    "You are tasked with extracting specific information from the following text content: {dom_content}. "
-    "Please follow these instructions carefully: \n\n"
-    "1. **Extract Information:** Only extract the information that directly matches the provided description: {parse_description}. "
-    "2. **No Extra Content:** Do not include any additional text, comments, or explanations in your response. "
-    "3. **Empty Response:** If no information matches the description, return an empty string ('')."
-    "4. **Direct Data Only:** Your output should contain only the data that is explicitly requested, with no other text."
-)
-
-model = OllamaLLM(model="llama3")
-
-
-def parse_with_ollama(dom_chunks, parse_description):
-    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
-    chain = prompt | model
-
-    parsed_results = []
-
-    for i, chunk in enumerate(dom_chunks, start=1):
-        response = chain.invoke(
-            {"dom_content": chunk, "parse_description": parse_description}
-        )
-        print(f"Parsed batch: {i} of {len(dom_chunks)}")
-        parsed_results.append(response)
-
-    return "\n".join(parsed_results)
diff --git a/sample.env b/sample.env
deleted file mode 100644
index 99d0b93b9..000000000
--- a/sample.env
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-SBR_WEBDRIVER=""
\ No newline at end of file