diff --git a/README.md b/README.md
index 5256ec9..0badb32 100644
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 # Ricerca in linguaggio naturale sul dataset Amazon
 
-Attività per **Big Data Analytics** al corso magistrale di Informatica a Unimore dell'anno accademico 2022/2023
+\[ **Stefano Pigozzi** | Attività #2 | Tema MongoDB | Big Data Analytics | A.A. 2022/2023 | Unimore \]
+
+> ### Indexing e query optimization o Text search
+>
+> Approfondire un argomento tra questi studiando il capitolo 8 (Indexing e query optimization) o 9 (Text search) del libro “MongoDB in action” disponibile sul sito dell’insegnamento.
+>
+> Riassumere quindi alcune delle tecniche imparate e mostrarne un'applicazione pratica su alcune nuove interrogazioni sul dataset Amazon utilizzato nelle esercitazioni.
+>
+> (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
+
+2. Con un daemon Docker in esecuzione, e Docker Compose installato sulla macchina locale, "accendere" il progetto:
+   ```console
+   # docker compose up 
+   ```