diff --git a/README.md b/README.md
index 2fac8e9..220ad1e 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -10,13 +10,14 @@
 >
 > (es. decidere gli indici adeguati ottimizzandone l’esecuzione o mostrare l’utilizzo di varie tecniche di text search, commentando le scelte effettuate).
 
+
 ## Premessa
 
 L'attività è stata svolta su MongoDB 6.0.2, attraverso il progetto [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/) allegato.
 
 Per ricreare lo stesso ambiente di lavoro utilizzato, sarà necessario:
 
-1. Inserire il file `metaexport.json` all'interno della cartella `seed`, non allegato per via di diritti di ridistribuzione sconosciuti
+1. Inserire il file `metaexport.json` all'interno della cartella `seed`, non allegato per motivi di dimensioni.
 
 2. Con un daemon Docker in esecuzione, e Docker Compose installato sulla macchina locale, "accendere" il progetto:
    ```console
@@ -27,3 +28,122 @@ Per ricreare lo stesso ambiente di lavoro utilizzato, sarà necessario:
    ```console
    $ mongosh --username=unimore --password=unimore --authenticationDatabase=admin mongodb://127.0.0.1:27017/amazon
    ```
+
+
+## Introduzione
+
+Sviluppando una applicazione o effettuando analisi su dati, si potrebbe aver bisogno di effettuare query su un database relative ai contenuti in linguaggio naturale di esso.
+
+Ad esempio, su un database come quello Amazon, si potrebbe voler trovare i prodotti contenenti una parola o frase specifica all'interno della descrizione.
+
+Per comodità, potrebbe essere utile avere le funzionalità di base già disponibili su MongoDB, 
+
+Non effettuando confronti diretti tra i contenuti dei campi interrogati e i termini della query, non è possibile utilizzare gli indici comuni della collezione interrogata.
+
+È invece necessario creare un indice apposito, detto *[Text Index](https://www.mongodb.com/docs/manual/core/index-text/)*, in grado di processare il contenuto in linguaggio naturale di uno o più campi di stringhe della collezione.
+
+
+## Funzionamento generale del Text Index
+
+Ogni collezione può avere associato **un solo Text Index**, che può però coprire qualsiasi numero di suoi campi di testo.
+
+
+### Creazione dell'indice
+
+Per creare un Text Index, è necessario invocare il metodo `.createIndex()` della collezione con un oggetto dove tutti le chiavi dei campi che si vogliono indicizzare sono mappate alla stringa `"text"`:
+
+```javascript
+// Creazione di un Text Index su una collezione inventata
+db.EXAMPLE.createIndex({
+   description: "text"
+})
+// -> "description_text"
+```
+
+Tutti i documenti già presenti nella collezione vengono indicizzati al momento di creazione dell'indice, quindi l'operazione potrebbe richiedere un po' di tempo.
+
+```javascript
+// Creazione di un Text Index multi-campo su una collezione inventata
+db.EXAMPLE.createIndex({
+   title: "text",
+   description: "text",
+   context: "text",
+   // Anche gli array di stringhe sono indicizzati!
+   comments: "text",
+})
+// -> "title_description_context_comments_text"
+```
+
+```javascript
+// Creazione di un Text Index wildcard su una collezione inventata
+db.EXAMPLE.createIndex({
+   // Indicizza qualsiasi stringa contenuta nei documenti
+   "$**": "text"
+})
+// -> "$**_text"
+```
+
+#### Personalizzazione nome dell'indice
+
+Per indici multi-campo, è consigliabile specificare nelle opzioni di `.createIndex()` un nome attraverso il campo `name`, onde evitare il comportamento predefinito di MongoDB di concatenare i nomi dei campi che l'indice contiene:
+
+```javascript
+// Creazione di un Text Index con nome personalizzato
+db.EXAMPLE.createIndex(
+   {
+      title: "text",
+      description: "text",
+      context: "text",
+      comments: "text",
+   }, 
+   {
+      name: "example_text"
+   }
+)
+// -> "example_text"
+```
+
+#### Selezione pesi
+
+Per dare più priorità ad certi campi rispetto ad altri nella ricerca, attraverso l'opzione `weights` di `.createIndex()` è possibile specificare il peso di ciascun campo:
+
+```javascript
+// Creazione di un Text Index con nome e pesi personalizzato
+db.EXAMPLE.createIndex(
+   {
+      title: "text",
+      description: "text",
+      context: "text",
+      comments: "text",
+   }, 
+   {
+      name: "better_example_text",
+      weights: {
+         title: 100,
+         description: 10,
+         context: 10,
+         comments: 7,
+      }
+   }
+)
+// -> "better_example_text"
+```
+
+#### Preprocessing delle stringhe
+
+Le stringhe vengono preprocessate 
+
+<!-- TODO -->
+
+### Interrogazione sull'indice
+
+Una volta creato l'indice, è possibile usarlo per effettuare interrogazioni di linguaggio naturale sulla collezione utilizzando i metodi della collezione `.find()` e le chiavi speciali `$text` e `$search`:
+
+```javascript
+// Cerca documenti che contengono le parole della stringa "La Mia Query" nei campi indicizzati
+db.EXAMPLE.find({
+   $text: {
+      $search: "La Mia Query",
+   }
+})
+```