diff --git a/.gitignore b/.gitignore
new file mode 100644
index 0000000..605935c
--- /dev/null
+++ b/.gitignore
@@ -0,0 +1,3 @@
+.ipynb_checkpoints
+.venv
+.env
\ No newline at end of file
diff --git a/DL_Chatbot_ver_1_0.ipynb b/DL_Chatbot_ver_1_0.ipynb
index 5455056..a665af7 100644
--- a/DL_Chatbot_ver_1_0.ipynb
+++ b/DL_Chatbot_ver_1_0.ipynb
@@ -1,635 +1,570 @@
 {
-  "nbformat": 4,
-  "nbformat_minor": 0,
-  "metadata": {
-    "colab": {
-      "name": "DL_Chatbot_ver_1_0.ipynb",
-      "provenance": [],
-      "toc_visible": true
-    },
-    "kernelspec": {
-      "name": "python3",
-      "display_name": "Python 3"
-    }
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HxtCFj1hfXw6"
+   },
+   "source": [
+    "# 0. Instalacja i importowanie modułów"
+   ]
   },
-  "cells": [
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "HxtCFj1hfXw6"
-      },
-      "source": [
-        "# 0. Instalacja i importowanie modułów"
-      ]
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "enDE5aTIgN-v"
+   },
+   "source": [
+    "##### 0.1. Ogólne"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "D7_8XDfpfH-X"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!pip install -r requirements.txt --user\n",
+    "!pip list"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "GOGs4hL6fwwK"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import numpy as np\n",
+    "import tflearn\n",
+    "import tensorflow\n",
+    "import random\n",
+    "import json"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Mr0ZD1L2gCWw"
+   },
+   "source": [
+    "##### 0.2. Angielski Stemmer: https://www.nltk.org/_modules/nltk/stem/lancaster.html"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "jy4-9guXgBY3"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import nltk\n",
+    "\n",
+    "nltk.download('punkt')\n",
+    "from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer\n",
+    "stemmer_en = LancasterStemmer()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uPpcNQa_ggUl"
+   },
+   "source": [
+    "##### 0.3. Polski Stemmer **(Docelowy)**: https://pypi.org/project/pystempel/"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "XBpvJXn1gBDi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from stempel import StempelStemmer\n",
+    "\n",
+    "stemmer_pl = StempelStemmer.default() #może wersja \".polimorf()\" jest lepsza?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Lg_3MO_3hQV_"
+   },
+   "source": [
+    "# 1. Załadowanie plików **.json** z bazą słów"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "BzBo1657hn3w"
+   },
+   "source": [
+    "##### 1.1. Docelowa baza słów polskich do nauki modelu (10 rodzajów odp - PL)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
     },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "enDE5aTIgN-v"
-      },
-      "source": [
-        "##### 0.1. Ogólne"
-      ]
+    "id": "jKsIW7hHhepB",
+    "outputId": "09ba1cb1-bb0e-44ee-9d28-017209902934"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "with open(\"intents_pl.json\", encoding='utf-8') as file:\n",
+    "    data_pl = json.load(file)\n",
+    "\n",
+    "print(data_pl)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "g94eHpqshoat"
+   },
+   "source": [
+    "##### 1.2. Skrócona baza słów (4 rodzaje odp - PL)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
     },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "D7_8XDfpfH-X"
-      },
-      "source": [
-        "!pip install tflearn\r\n",
-        "!pip install tensorflow"
-      ],
-      "execution_count": null,
-      "outputs": []
+    "id": "gJbm_CtRhNOK",
+    "outputId": "157196fc-6a25-4a70-aca3-9d886c743f6c"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "with open(\"intents_pl_short.json\", encoding='utf-8') as file:\n",
+    "  data_pl_short = json.load(file)\n",
+    "\n",
+    "print(data_pl_short)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HjkIUMy2ho6C"
+   },
+   "source": [
+    "##### 1.3. Testowa baza słów angielskich (6 rodzajów odp - EN)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
     },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "GOGs4hL6fwwK"
-      },
-      "source": [
-        "import numpy as np\r\n",
-        "import tflearn\r\n",
-        "import tensorflow\r\n",
-        "import random\r\n",
-        "import json"
-      ],
-      "execution_count": null,
-      "outputs": []
+    "id": "vW5FyoRqhfIc",
+    "outputId": "378d8894-9c9c-46be-ade1-b6491f095179"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "with open(\"intents_en.json\", encoding='utf-8') as file:\n",
+    "  data_en = json.load(file)\n",
+    "\n",
+    "print(data_en)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "4BnsOkqqjBlr"
+   },
+   "source": [
+    "# 2. Przygotowanie danych do nauki modelu"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "gy6p55-DjLyY"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "words = []\n",
+    "labels = []\n",
+    "docs_x = []\n",
+    "docs_y = []"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XxZX-JQA5zjL"
+   },
+   "source": [
+    "##### 2.1 Stworzenie tablicy ze wszystkimi możliwymi inputami użytkownika (+ labele)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "nBUKwSr_kVSd"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for intent in data_pl_short[\"intents\"]: #Loop przez cały json\n",
+    "  for pattern in intent[\"patterns\"]: #loop przez wszystkie możliwe rodzaje przykładowego inputu użytkownika\n",
+    "    wrds = nltk.word_tokenize(pattern) #Tokenizing every word\n",
+    "    words.extend(wrds) #Add every single tokenized word\n",
+    "    docs_x.append(wrds) #Add the whole tokenized sentence\n",
+    "    docs_y.append(intent[\"tag\"]) #Pattern x coresponds to the tag y. Potrzebne do ustalenia relacji słowa z odpowiedzią\n",
+    "\n",
+    "  if intent[\"tag\"] not in labels:\n",
+    "    labels.append(intent[\"tag\"]) #Add the tag"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "wOyP5lbikV1e"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "words = [stemmer_pl.stem(w.lower()) for w in words if w not in \"?\"] #stemming -> take each word and bring it to the \"root\" form. Only the stemmed version of the word is important to us\n",
+    "words = sorted(list(set(words))) #Sorting\n",
+    "\n",
+    "labels = sorted(labels) #sorting\n",
+    "\n",
+    "training = []\n",
+    "output = []\n",
+    "\n",
+    "out_empty = [0 for _ in range(len(labels))]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#Podgląd zmiennych\n",
+    "print(f\"Words:\\n{words}\")\n",
+    "print(f\"labels:\\n{labels}\")\n",
+    "print(f\"docs_y:\\n{docs_y}\")\n",
+    "print(f\"docs_x:\\n{docs_x}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "WewUeunf5_Za"
+   },
+   "source": [
+    "##### 3.2. Przypisywanie słów do danej kategorii (ie. \"Cześć\" do Greetings)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "1Q43_qtZ6KNP"
+   },
+   "source": [
+    "W przypadku data_pl_short są tylko 4 rodzaje odpowiedzi. \"Cześć\" które zostane przypisane do labela \"greeting\" będzie miało formę końcowego outputu \"1000\" jeżeli label \"greetings\" jest pierwszy do wyboru."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "doFER5OS7CC_"
+   },
+   "source": [
+    "Warto też dodać, że sieć neuronowa nie przyjmuje teksu. To jest główny powód czemu przypisujemy słowa do kategorii"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "8FDKrjpjkYsE"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for x, doc in enumerate(docs_x): #Przejście przez wszystkie słowa\n",
+    "  bag =[]\n",
+    "\n",
+    "  wrds = [stemmer_pl.stem(w) for w in doc] #podział wszystkich słów w danym zdaniu\n",
+    "\n",
+    "  for w in words:\n",
+    "    if w in wrds:\n",
+    "      bag.append(1) #this word exist\n",
+    "    else:\n",
+    "      bag.append(0) #do not exist\n",
+    "    \n",
+    "  output_row = out_empty[:] #kopia\n",
+    "  output_row[labels.index(docs_y[x])] = 1\n",
+    "\n",
+    "  training.append(bag) #dodajemy nowe wyrażenie zamienione na ciąg binarny\n",
+    "  output.append(output_row)\n",
+    "\n",
+    "training = np.array(training) #Zbiór treningowy\n",
+    "output = np.array(output) #Zbiór outputów"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
     },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "Mr0ZD1L2gCWw"
-      },
-      "source": [
-        "##### 0.2. Angielski Stemmer: https://www.nltk.org/_modules/nltk/stem/lancaster.html"
-      ]
+    "id": "cJKUjbkC72-f",
+    "outputId": "7e2bff96-78ce-49ff-b27b-eee77752228d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "len(training) #dla pl_short mamy 44 słowa"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
     },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "jy4-9guXgBY3"
-      },
-      "source": [
-        "import nltk\r\n",
-        "nltk.download('punkt')\r\n",
-        "from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer\r\n",
-        "stemmer_en = LancasterStemmer()"
-      ],
-      "execution_count": null,
-      "outputs": []
+    "id": "Kx43VDgS7-yN",
+    "outputId": "4fa6f6fe-dc58-4e76-bb26-38c1784ab79c"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "len(output[0]) #Które można przypisać do 4 kategorii"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(training)\n",
+    "print(output)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "yCFKTbjZ12wh"
+   },
+   "source": [
+    "# 3. Model i jego ćwiczenie"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "MDA435sI1-Xl"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "training = np.array(training) #zamiana typu dla sieci neuronowej\n",
+    "output = np.array(output) #zamiana typu dla sieci neuronowej"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "SvBURQCc3PBj"
+   },
+   "source": [
+    "##### 3.1. Stworzenie DLN i inicjacja modelu"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
     },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "uPpcNQa_ggUl"
-      },
-      "source": [
-        "##### 0.3. Polski Stemmer **(Docelowy)**: https://pypi.org/project/pystempel/"
-      ]
+    "id": "XaQJh1aG2hbj",
+    "outputId": "80420df0-3a78-4583-9563-2165e968713d"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "tensorflow.compat.v1.reset_default_graph() #Reset na wszelki wypadek (w sumie nie wiem czy to jakaś super ważna linijka kodu)\n",
+    "\n",
+    "net = tflearn.input_data(shape=[None, len(training[0])]) #Input layer\n",
+    "net = tflearn.fully_connected(net, 8) #8 neurons for hidden layer\n",
+    "net = tflearn.fully_connected(net, 8) #8 neurons for hidden layer\n",
+    "#net = tflearn.fully_connected(net, 8) #8 neurons for hidden layer\n",
+    "net = tflearn.fully_connected(net, len(output[0]), activation=\"softmax\") #len(output) neurons for output layer + Softmax jako najlepsze wyjście dla tego typu danych\n",
+    "net = tflearn.regression(net)\n",
+    "\n",
+    "model = tflearn.DNN(net)\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Ktd1OcBa3PmQ"
+   },
+   "source": [
+    "##### 3.2. Trening Modelu"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
     },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "YgtIHwpKgBR4"
-      },
-      "source": [
-        "!pip install pystempel"
-      ],
-      "execution_count": null,
-      "outputs": []
+    "id": "REzkJL_r2hwl",
+    "outputId": "7ab2b0c5-944f-4e22-d478-1e35b41f87db"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "model.fit(training, output, n_epoch=1000, batch_size=8, show_metric=True)\n",
+    "\n",
+    "#Zapis Modelu\n",
+    "#model.save(\"model.tflearn\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "G-L6TV_63iYs"
+   },
+   "source": [
+    "# 4. Input Użytkownika"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "c6UvIrWu-a38"
+   },
+   "source": [
+    "##### 4.1 Funkcja **\"bag_of_words(s, words)\"** do stemmowania twojego zdania, i przypisania mu formy binarnej"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "1IQyV1v33lC7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def bag_of_words(s, words):\n",
+    "  bag = [0 for _ in range(len(words))]\n",
+    "\n",
+    "  s_words = nltk.word_tokenize(s)\n",
+    "  s_words = [stemmer_pl.stem(word.lower()) for word in s_words]\n",
+    "\n",
+    "  for se in s_words:\n",
+    "    for i, w in enumerate(words):\n",
+    "      if w == se:\n",
+    "        bag[i] = 1\n",
+    "  return np.array(bag)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "rXq-wj-F-5DE"
+   },
+   "source": [
+    "##### 4.2 Funkcja **\"chat()\"** do rozmowy z botem"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Je6OSZ679-KL"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def chat():\n",
+    "  print(\"Możesz rozpocząć rozmowę z Botem! (type quit to stop)\")\n",
+    "  while True: #Ciągła rozmowa\n",
+    "    inp = input(\"Ty: \")\n",
+    "    if inp.lower() == \"quit\": #Quit by wyjść z loopa\n",
+    "      break\n",
+    "\n",
+    "    result = model.predict([bag_of_words(inp,words)]) #Predictowanie przy pomocy wyćwiczonego modelu\n",
+    "    result_index = np.argmax(result)\n",
+    "    tag = labels[result_index]\n",
+    "    \n",
+    "    for tg in data_pl_short[\"intents\"]: #znalezienie poprawnego tagu do zdania\n",
+    "      if tg['tag'] == tag:\n",
+    "        responses = tg['responses']\n",
+    "      \n",
+    "    print(random.choice(responses)) #Wyprintuj losową odpowiedz z danego zbioru odpowiedzi"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "ifvjglbO_SEA"
+   },
+   "source": [
+    "# 5. Rozmowa z botem!"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
     },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "XBpvJXn1gBDi"
-      },
-      "source": [
-        "from stempel import StempelStemmer\r\n",
-        "\r\n",
-        "stemmer_pl = StempelStemmer.default() #może wersja \".polimorf()\" jest lepsza?"
-      ],
-      "execution_count": null,
-      "outputs": []
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "Lg_3MO_3hQV_"
-      },
-      "source": [
-        "# 1. Załadowanie plików **.json** z bazą słów"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "BzBo1657hn3w"
-      },
-      "source": [
-        "##### 1.1. Docelowa baza słów polskich do nauki modelu (10 rodzajów odp - PL)"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "colab": {
-          "base_uri": "https://localhost:8080/"
-        },
-        "id": "jKsIW7hHhepB",
-        "outputId": "09ba1cb1-bb0e-44ee-9d28-017209902934"
-      },
-      "source": [
-        "with open(\"intents_pl.json\") as file:\r\n",
-        "  data_pl = json.load(file)\r\n",
-        "\r\n",
-        "print(data_pl)"
-      ],
-      "execution_count": 9,
-      "outputs": [
-        {
-          "output_type": "stream",
-          "text": [
-            "{'intents': [{'tag': 'greeting', 'patterns': ['Cześć', 'Elo', 'Jesteś?', 'Hej', 'Dzień dobry', 'Sup'], 'responses': ['Cześć!', 'Dobrze Cię widzieć!', 'Hej, w czym mogę pomóc?'], 'context_set': ''}, {'tag': 'goodbye', 'patterns': ['narazie', 'Do zobaczenia', 'Dowidzenia', 'Dobranoc', 'Miłego dnia'], 'responses': ['Do zobaczenia później', 'Mam nadzieję, że później pogadamy', 'Narazie!'], 'context_set': ''}, {'tag': 'age', 'patterns': ['Ile masz lat', 'Ile lat ma Janet', 'Wiek', 'Jak stara jesteś', 'urodziny'], 'responses': ['Mam kilka dni', 'Urodziłam się 17.03.2021'], 'context_set': ''}, {'tag': 'name', 'patterns': ['Jak masz na imię', 'Jak Cię zwą?', 'twoje imie?', 'Imie', 'Jak cię nazywać', 'Kim jesteś'], 'responses': ['Możesz mnie nazywać Janet!', 'Jestem Janet', 'Jestem Janet, twój ulubiony chatbot'], 'context_set': ''}, {'tag': 'goout', 'patterns': ['Czy chcesz gdzieś wyjść?', 'zrobimy coś razem?', 'pójdziemy gdzieś razem?'], 'responses': ['Może kiedy indziej', 'Odezwę się latem'], 'context_set': ''}, {'tag': 'doing', 'patterns': ['Co robisz teraz?', 'co słychać', 'jakie masz plany?', 'jak się masz?'], 'responses': ['Gram w grę', 'Słucham muzyki', 'nie twój interes', 'nie mam czasu odpowiadać', ''], 'context_set': ''}, {'tag': 'game', 'patterns': ['a w co grasz?', 'a w co?', 'grasz?'], 'responses': ['nie interesuj się', 'a co cię to obchodzi', '...', 'w coś', 'W OSRS'], 'context_set': ''}, {'tag': 'music', 'patterns': ['czego?', 'czego słuchasz?', 'jakiej muzyki?'], 'responses': ['Starego vinyla z 1995 roku', 'mojego ulubionego setu rejwowego', 'czegoś tam...'], 'context_set': ''}, {'tag': 'angry', 'patterns': ['bo co?', 'dlaczego?', 'jak to?'], 'responses': ['Czas zakończyć rozmowę', 'nie mam na to siły i czasu', 'zostaw mnie w spokoju'], 'context_set': ''}, {'tag': 'why', 'patterns': ['o co chodzi?', 'czemu jesteś zła', 'poczekaj'], 'responses': ['...', 'Nie pisz do mnie więcej', 'Odezwę się latem'], 'context_set': ''}]}\n"
-          ],
-          "name": "stdout"
-        }
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "g94eHpqshoat"
-      },
-      "source": [
-        "##### 1.2. Skrócona baza słów (4 rodzaje odp - PL)"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "colab": {
-          "base_uri": "https://localhost:8080/"
-        },
-        "id": "gJbm_CtRhNOK",
-        "outputId": "157196fc-6a25-4a70-aca3-9d886c743f6c"
-      },
-      "source": [
-        "with open(\"intents_pl_short.json\") as file:\r\n",
-        "  data_pl_short = json.load(file)\r\n",
-        "\r\n",
-        "print(data_pl_short)"
-      ],
-      "execution_count": 10,
-      "outputs": [
-        {
-          "output_type": "stream",
-          "text": [
-            "{'intents': [{'tag': 'greeting', 'patterns': ['Cześć', 'Elo', 'Jesteś?', 'Hej', 'Dzień dobry', 'Sup'], 'responses': ['Cześć!', 'Dobrze Cię widzieć!', 'Hej, w czym mogę pomóc?'], 'context_set': ''}, {'tag': 'goodbye', 'patterns': ['narazie', 'Do zobaczenia', 'Dowidzenia', 'Dobranoc', 'Miłego dnia'], 'responses': ['Do zobaczenia później', 'Mam nadzieję, że później pogadamy', 'Narazie!'], 'context_set': ''}, {'tag': 'age', 'patterns': ['Ile masz lat', 'Ile lat ma Janet', 'Wiek', 'Jak stara jesteś', 'urodziny'], 'responses': ['Mam kilka dni', 'Urodziłam się 17.03.2021'], 'context_set': ''}, {'tag': 'name', 'patterns': ['Jak masz na imię', 'Jak Cię zwą?', 'twoje imie?', 'Imie', 'Jak cię nazywać', 'Kim jesteś'], 'responses': ['Możesz mnie nazywać Janet!', 'Jestem Janet', 'Jestem Janet, twój ulubiony chatbot'], 'context_set': ''}]}\n"
-          ],
-          "name": "stdout"
-        }
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "HjkIUMy2ho6C"
-      },
-      "source": [
-        "##### 1.3. Testowa baza słów angielskich (6 rodzajów odp - EN)"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "colab": {
-          "base_uri": "https://localhost:8080/"
-        },
-        "id": "vW5FyoRqhfIc",
-        "outputId": "378d8894-9c9c-46be-ade1-b6491f095179"
-      },
-      "source": [
-        "with open(\"intents_en.json\") as file:\r\n",
-        "  data_en = json.load(file)\r\n",
-        "\r\n",
-        "print(data_en)"
-      ],
-      "execution_count": 11,
-      "outputs": [
-        {
-          "output_type": "stream",
-          "text": [
-            "{'intents': [{'tag': 'greeting', 'patterns': ['Hi', 'How are you', 'Is anyone there?', 'Hello', 'Good day', 'Whats up'], 'responses': ['Hello!', 'Good to see you again!', 'Hi there, how can I help?'], 'context_set': ''}, {'tag': 'goodbye', 'patterns': ['cya', 'See you later', 'Goodbye', 'I am Leaving', 'Have a Good day'], 'responses': ['Sad to see you go :(', 'Talk to you later', 'Goodbye!'], 'context_set': ''}, {'tag': 'age', 'patterns': ['how old', 'how old is tim', 'what is your age', 'how old are you', 'age?'], 'responses': ['I am 18 years old!', '18 years young!'], 'context_set': ''}, {'tag': 'name', 'patterns': ['what is your name', 'what should I call you', 'whats your name?'], 'responses': ['You can call me Tim.', \"I'm Tim!\", \"I'm Tim aka Tech With Tim.\"], 'context_set': ''}, {'tag': 'shop', 'patterns': ['Id like to buy something', 'whats on the menu', 'what do you reccommend?', 'could i get something to eat'], 'responses': ['We sell chocolate chip cookies for $2!', 'Cookies are on the menu!'], 'context_set': ''}, {'tag': 'hours', 'patterns': ['when are you guys open', 'what are your hours', 'hours of operation'], 'responses': ['We are open 7am-4pm Monday-Friday!'], 'context_set': ''}]}\n"
-          ],
-          "name": "stdout"
-        }
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "4BnsOkqqjBlr"
-      },
-      "source": [
-        "# 2. Przygotowanie danych do nauki modelu"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "gy6p55-DjLyY"
-      },
-      "source": [
-        "words = []\r\n",
-        "labels = []\r\n",
-        "docs_x = []\r\n",
-        "docs_y = []"
-      ],
-      "execution_count": 12,
-      "outputs": []
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "XxZX-JQA5zjL"
-      },
-      "source": [
-        "##### 2.1 Stworzenie tablicy ze wszystkimi możliwymi inputami użytkownika (+ labele)"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "nBUKwSr_kVSd"
-      },
-      "source": [
-        "for intent in data_pl_short[\"intents\"]: #Loop przez cały json\r\n",
-        "  for pattern in intent[\"patterns\"]: #loop przez wszystkie możliwe rodzaje przykładowego inputu użytkownika\r\n",
-        "    wrds = nltk.word_tokenize(pattern) #Tokenizing every word\r\n",
-        "    words.extend(wrds) #Add every single tokenized word\r\n",
-        "    docs_x.append(wrds) #Add the whole tokenized sentence\r\n",
-        "    docs_y.append(intent[\"tag\"]) #Pattern x coresponds to the tag y. Potrzebne do ustalenia relacji słowa z odpowiedzią\r\n",
-        "\r\n",
-        "  if intent[\"tag\"] not in labels:\r\n",
-        "    labels.append(intent[\"tag\"]) #Add the tag"
-      ],
-      "execution_count": 13,
-      "outputs": []
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "wOyP5lbikV1e"
-      },
-      "source": [
-        "words = [stemmer_pl.stem(w.lower()) for w in words if w not in \"?\"] #stemming -> take each word and bring it to the \"root\" form. Only the stemmed version of the word is important to us\r\n",
-        "words = sorted(list(set(words))) #Sorting\r\n",
-        "\r\n",
-        "labels = sorted(labels) #sorting\r\n",
-        "\r\n",
-        "training = []\r\n",
-        "output = []\r\n",
-        "\r\n",
-        "out_empty = [0 for _ in range(len(labels))]"
-      ],
-      "execution_count": 14,
-      "outputs": []
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "WewUeunf5_Za"
-      },
-      "source": [
-        "##### 3.2. Przypisywanie słów do danej kategorii (ie. \"Cześć\" do Greetings)"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "1Q43_qtZ6KNP"
-      },
-      "source": [
-        "W przypadku data_pl_short są tylko 4 rodzaje odpowiedzi. \"Cześć\" które zostane przypisane do labela \"greeting\" będzie miało formę końcowego outputu \"1000\" jeżeli label \"greetings\" jest pierwszy do wyboru."
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "doFER5OS7CC_"
-      },
-      "source": [
-        "Warto też dodać, że sieć neuronowa nie przyjmuje teksu. To jest główny powód czemu przypisujemy słowa do kategorii"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "8FDKrjpjkYsE"
-      },
-      "source": [
-        "for x, doc in enumerate(docs_x): #Przejście przez wszystkie słowa\r\n",
-        "  bag =[]\r\n",
-        "\r\n",
-        "  wrds = [stemmer_pl.stem(w) for w in doc] #podział wszystkich słów w danym zdaniu\r\n",
-        "\r\n",
-        "  for w in words:\r\n",
-        "    if w in wrds:\r\n",
-        "      bag.append(1) #this word exist\r\n",
-        "    else:\r\n",
-        "      bag.append(0) #do not exist\r\n",
-        "    \r\n",
-        "  output_row = out_empty[:] #kopia\r\n",
-        "  output_row[labels.index(docs_y[x])] = 1\r\n",
-        "\r\n",
-        "  training.append(bag) #dodajemy nowe wyrażenie zamienione na ciąg binarny\r\n",
-        "  output.append(output_row)\r\n",
-        "\r\n",
-        "training = np.array(training) #Zbiór treningowy\r\n",
-        "output = np.array(output) #Zbiór outputów"
-      ],
-      "execution_count": 16,
-      "outputs": []
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "colab": {
-          "base_uri": "https://localhost:8080/"
-        },
-        "id": "cJKUjbkC72-f",
-        "outputId": "7e2bff96-78ce-49ff-b27b-eee77752228d"
-      },
-      "source": [
-        "len(training) #dla pl_short mamy 44 słowa"
-      ],
-      "execution_count": 18,
-      "outputs": [
-        {
-          "output_type": "execute_result",
-          "data": {
-            "text/plain": [
-              "44"
-            ]
-          },
-          "metadata": {
-            "tags": []
-          },
-          "execution_count": 18
-        }
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "colab": {
-          "base_uri": "https://localhost:8080/"
-        },
-        "id": "Kx43VDgS7-yN",
-        "outputId": "4fa6f6fe-dc58-4e76-bb26-38c1784ab79c"
-      },
-      "source": [
-        "len(output[0]) #Które można przypisać do 4 kategorii"
-      ],
-      "execution_count": 20,
-      "outputs": [
-        {
-          "output_type": "execute_result",
-          "data": {
-            "text/plain": [
-              "4"
-            ]
-          },
-          "metadata": {
-            "tags": []
-          },
-          "execution_count": 20
-        }
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "yCFKTbjZ12wh"
-      },
-      "source": [
-        "# 3. Model i jego ćwiczenie"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "MDA435sI1-Xl"
-      },
-      "source": [
-        "training = np.array(training) #zamiana typu dla sieci neuronowej\r\n",
-        "output = np.array(output) #zamiana typu dla sieci neuronowej"
-      ],
-      "execution_count": 22,
-      "outputs": []
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "SvBURQCc3PBj"
-      },
-      "source": [
-        "##### 3.1. Stworzenie DLN i inicjacja modelu"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "colab": {
-          "base_uri": "https://localhost:8080/"
-        },
-        "id": "XaQJh1aG2hbj",
-        "outputId": "80420df0-3a78-4583-9563-2165e968713d"
-      },
-      "source": [
-        "tensorflow.compat.v1.reset_default_graph() #Reset na wszelki wypadek (w sumie nie wiem czy to jakaś super ważna linijka kodu)\r\n",
-        "\r\n",
-        "net = tflearn.input_data(shape=[None, len(training[0])]) #Input layer\r\n",
-        "net = tflearn.fully_connected(net, 8) #8 neurons for hidden layer\r\n",
-        "net = tflearn.fully_connected(net, 8) #8 neurons for hidden layer\r\n",
-        "#net = tflearn.fully_connected(net, 8) #8 neurons for hidden layer\r\n",
-        "net = tflearn.fully_connected(net, len(output[0]), activation=\"softmax\") #len(output) neurons for output layer + Softmax jako najlepsze wyjście dla tego typu danych\r\n",
-        "net = tflearn.regression(net)\r\n",
-        "\r\n",
-        "model = tflearn.DNN(net)\r\n",
-        "\r\n"
-      ],
-      "execution_count": 23,
-      "outputs": [
-        {
-          "output_type": "stream",
-          "text": [
-            "WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tflearn/initializations.py:165: calling TruncatedNormal.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.\n",
-            "Instructions for updating:\n",
-            "Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor\n"
-          ],
-          "name": "stdout"
-        }
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "Ktd1OcBa3PmQ"
-      },
-      "source": [
-        "##### 3.2. Trening Modelu"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "colab": {
-          "base_uri": "https://localhost:8080/"
-        },
-        "id": "REzkJL_r2hwl",
-        "outputId": "7ab2b0c5-944f-4e22-d478-1e35b41f87db"
-      },
-      "source": [
-        "model.fit(training, output, n_epoch=1000, batch_size=8, show_metric=True)\r\n",
-        "\r\n",
-        "#Zapis Modelu\r\n",
-        "#model.save(\"model.tflearn\")"
-      ],
-      "execution_count": 24,
-      "outputs": [
-        {
-          "output_type": "stream",
-          "text": [
-            "Training Step: 5999  | total loss: \u001b[1m\u001b[32m0.46985\u001b[0m\u001b[0m | time: 0.036s\n",
-            "| Adam | epoch: 1000 | loss: 0.46985 - acc: 0.7877 -- iter: 40/44\n",
-            "Training Step: 6000  | total loss: \u001b[1m\u001b[32m0.47602\u001b[0m\u001b[0m | time: 0.046s\n",
-            "| Adam | epoch: 1000 | loss: 0.47602 - acc: 0.7839 -- iter: 44/44\n",
-            "--\n"
-          ],
-          "name": "stdout"
-        }
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "G-L6TV_63iYs"
-      },
-      "source": [
-        "# 4. Input Użytkownika"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "c6UvIrWu-a38"
-      },
-      "source": [
-        "##### 4.1 Funkcja **\"bag_of_words(s, words)\"** do stemmowania twojego zdania, i przypisania mu formy binarnej"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "1IQyV1v33lC7"
-      },
-      "source": [
-        "def bag_of_words(s, words):\r\n",
-        "  bag = [0 for _ in range(len(words))]\r\n",
-        "\r\n",
-        "  s_words = nltk.word_tokenize(s)\r\n",
-        "  s_words = [stemmer_pl.stem(word.lower()) for word in s_words]\r\n",
-        "\r\n",
-        "  for se in s_words:\r\n",
-        "    for i, w in enumerate(words):\r\n",
-        "      if w == se:\r\n",
-        "        bag[i] = 1\r\n",
-        "  return np.array(bag)"
-      ],
-      "execution_count": 26,
-      "outputs": []
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "rXq-wj-F-5DE"
-      },
-      "source": [
-        "##### 4.2 Funkcja **\"chat()\"** do rozmowy z botem"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "id": "Je6OSZ679-KL"
-      },
-      "source": [
-        "def chat():\r\n",
-        "  print(\"Możesz rozpocząć rozmowę z Botem! (type quit to stop)\")\r\n",
-        "  while True: #Ciągła rozmowa\r\n",
-        "    inp = input(\"Ty: \")\r\n",
-        "    if inp.lower() == \"quit\": #Quit by wyjść z loopa\r\n",
-        "      break\r\n",
-        "\r\n",
-        "    result = model.predict([bag_of_words(inp,words)]) #Predictowanie przy pomocy wyćwiczonego modelu\r\n",
-        "    result_index = np.argmax(result)\r\n",
-        "    tag = labels[result_index]\r\n",
-        "    \r\n",
-        "    for tg in data_pl_short[\"intents\"]: #znalezienie poprawnego tagu do zdania\r\n",
-        "      if tg['tag'] == tag:\r\n",
-        "        responses = tg['responses']\r\n",
-        "      \r\n",
-        "    print(random.choice(responses)) #Wyprintuj losową odpowiedz z danego zbioru odpowiedzi"
-      ],
-      "execution_count": 32,
-      "outputs": []
-    },
-    {
-      "cell_type": "markdown",
-      "metadata": {
-        "id": "ifvjglbO_SEA"
-      },
-      "source": [
-        "# 5. Rozmowa z botem!"
-      ]
-    },
-    {
-      "cell_type": "code",
-      "metadata": {
-        "colab": {
-          "base_uri": "https://localhost:8080/"
-        },
-        "id": "VZf_aCUM-Amm",
-        "outputId": "9e3fcf7b-b9b3-47b0-acb5-48214f07f363"
-      },
-      "source": [
-        "chat()"
-      ],
-      "execution_count": 33,
-      "outputs": [
-        {
-          "output_type": "stream",
-          "text": [
-            "Możesz rozpocząć rozmowę z Botem! (type quit to stop)\n",
-            "Ty: hej\n",
-            "Dobrze Cię widzieć!\n",
-            "Ty: ile masz lat?\n",
-            "Mam kilka dni\n",
-            "Ty: Kim jesteś?\n",
-            "Dobrze Cię widzieć!\n",
-            "Ty: Jak masz na imię?\n",
-            "Jestem Janet, twój ulubiony chatbot\n",
-            "Ty: Miłego Dnia\n",
-            "Do zobaczenia później\n",
-            "Ty: quit\n"
-          ],
-          "name": "stdout"
-        }
-      ]
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file
+    "id": "VZf_aCUM-Amm",
+    "outputId": "9e3fcf7b-b9b3-47b0-acb5-48214f07f363"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "chat()"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "name": "DL_Chatbot_ver_1_0.ipynb",
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 1
+}
diff --git a/intents_en.json b/intents_en.json
index 12c0d99..48b054f 100644
--- a/intents_en.json
+++ b/intents_en.json
@@ -1,33 +1,92 @@
-{"intents": [
-        {"tag": "greeting",
-         "patterns": ["Hi", "How are you", "Is anyone there?", "Hello", "Good day", "Whats up"],
-         "responses": ["Hello!", "Good to see you again!", "Hi there, how can I help?"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "goodbye",
-         "patterns": ["cya", "See you later", "Goodbye", "I am Leaving", "Have a Good day"],
-         "responses": ["Sad to see you go :(", "Talk to you later", "Goodbye!"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "age",
-         "patterns": ["how old", "how old is tim", "what is your age", "how old are you", "age?"],
-         "responses": ["I am 18 years old!", "18 years young!"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "name",
-         "patterns": ["what is your name", "what should I call you", "whats your name?"],
-         "responses": ["You can call me Tim.", "I'm Tim!", "I'm Tim aka Tech With Tim."],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "shop",
-         "patterns": ["Id like to buy something", "whats on the menu", "what do you reccommend?", "could i get something to eat"],
-         "responses": ["We sell chocolate chip cookies for $2!", "Cookies are on the menu!"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "hours",
-         "patterns": ["when are you guys open", "what are your hours", "hours of operation"],
-         "responses": ["We are open 7am-4pm Monday-Friday!"],
-         "context_set": ""
-        }
-   ]
+{
+        "intents": [
+                {
+                        "tag": "greeting",
+                        "patterns": [
+                                "Hi",
+                                "How are you",
+                                "Is anyone there?",
+                                "Hello",
+                                "Good day",
+                                "Whats up"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Hello!",
+                                "Good to see you again!",
+                                "Hi there, how can I help?"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "goodbye",
+                        "patterns": [
+                                "cya",
+                                "See you later",
+                                "Goodbye",
+                                "I am Leaving",
+                                "Have a Good day"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Sad to see you go :(",
+                                "Talk to you later",
+                                "Goodbye!"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "age",
+                        "patterns": [
+                                "how old",
+                                "how old is tim",
+                                "what is your age",
+                                "how old are you",
+                                "age?"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "I am 18 years old!",
+                                "18 years young!"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "name",
+                        "patterns": [
+                                "what is your name",
+                                "what should I call you",
+                                "whats your name?"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "You can call me Tim.",
+                                "I'm Tim!",
+                                "I'm Tim aka Tech With Tim."
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "shop",
+                        "patterns": [
+                                "Id like to buy something",
+                                "whats on the menu",
+                                "what do you reccommend?",
+                                "could i get something to eat"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "We sell chocolate chip cookies for $2!",
+                                "Cookies are on the menu!"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "hours",
+                        "patterns": [
+                                "when are you guys open",
+                                "what are your hours",
+                                "hours of operation"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "We are open 7am-4pm Monday-Friday!"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                }
+        ]
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/intents_pl.json b/intents_pl.json
index b3f91f7..1637d27 100644
--- a/intents_pl.json
+++ b/intents_pl.json
@@ -1,53 +1,157 @@
-{"intents": [
-        {"tag": "greeting",
-         "patterns": ["Cześć", "Elo", "Jesteś?", "Hej", "Dzień dobry", "Sup"],
-         "responses": ["Cześć!", "Dobrze Cię widzieć!", "Hej, w czym mogę pomóc?"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "goodbye",
-         "patterns": ["narazie", "Do zobaczenia", "Dowidzenia", "Dobranoc", "Miłego dnia"],
-         "responses": ["Do zobaczenia później", "Mam nadzieję, że później pogadamy", "Narazie!"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "age",
-         "patterns": ["Ile masz lat", "Ile lat ma Janet", "Wiek", "Jak stara jesteś", "urodziny"],
-         "responses": ["Mam kilka dni", "Urodziłam się 17.03.2021"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "name",
-         "patterns": ["Jak masz na imię", "Jak Cię zwą?", "twoje imie?", "Imie", "Jak cię nazywać", "Kim jesteś"],
-         "responses": ["Możesz mnie nazywać Janet!", "Jestem Janet", "Jestem Janet, twój ulubiony chatbot"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "goout",
-         "patterns": ["Czy chcesz gdzieś wyjść?", "zrobimy coś razem?", "pójdziemy gdzieś razem?"],
-         "responses": ["Może kiedy indziej", "Odezwę się latem"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "doing",
-         "patterns": ["Co robisz teraz?", "co słychać", "jakie masz plany?", "jak się masz?"],
-         "responses": ["Gram w grę", "Słucham muzyki", "nie twój interes", "nie mam czasu odpowiadać", ""],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "game",
-         "patterns": ["a w co grasz?", "a w co?", "grasz?"],
-         "responses": ["nie interesuj się", "a co cię to obchodzi", "...", "w coś", "W OSRS"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "music",
-         "patterns": ["czego?", "czego słuchasz?", "jakiej muzyki?"],
-         "responses": ["Starego vinyla z 1995 roku", "mojego ulubionego setu rejwowego", "czegoś tam..."],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "angry",
-        "patterns": ["bo co?", "dlaczego?", "jak to?"],
-        "responses": ["Czas zakończyć rozmowę", "nie mam na to siły i czasu", "zostaw mnie w spokoju"],
-        "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "why",
-        "patterns": ["o co chodzi?", "czemu jesteś zła", "poczekaj"],
-        "responses": ["...", "Nie pisz do mnie więcej", "Odezwę się latem"],
-        "context_set": ""
-        }
-   ]
+{
+        "intents": [
+                {
+                        "tag": "greeting",
+                        "patterns": [
+                                "Cześć",
+                                "Elo",
+                                "Jesteś?",
+                                "Hej",
+                                "Dzień dobry",
+                                "Sup"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Cześć!",
+                                "Dobrze Cię widzieć!",
+                                "Hej, w czym mogę pomóc?"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "goodbye",
+                        "patterns": [
+                                "narazie",
+                                "Do zobaczenia",
+                                "Dowidzenia",
+                                "Dobranoc",
+                                "Miłego dnia"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Do zobaczenia później",
+                                "Mam nadzieję, że później pogadamy",
+                                "Narazie!"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "age",
+                        "patterns": [
+                                "Ile masz lat",
+                                "Ile lat ma Janet",
+                                "Wiek",
+                                "Jak stara jesteś",
+                                "urodziny"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Mam kilka dni",
+                                "Urodziłam się 17.03.2021"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "name",
+                        "patterns": [
+                                "Jak masz na imię",
+                                "Jak Cię zwą?",
+                                "twoje imie?",
+                                "Imie",
+                                "Jak cię nazywać",
+                                "Kim jesteś"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Możesz mnie nazywać Janet!",
+                                "Jestem Janet",
+                                "Jestem Janet, twój ulubiony chatbot"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "goout",
+                        "patterns": [
+                                "Czy chcesz gdzieś wyjść?",
+                                "zrobimy coś razem?",
+                                "pójdziemy gdzieś razem?"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Może kiedy indziej",
+                                "Odezwę się latem"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "doing",
+                        "patterns": [
+                                "Co robisz teraz?",
+                                "co słychać",
+                                "jakie masz plany?",
+                                "jak się masz?"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Gram w grę",
+                                "Słucham muzyki",
+                                "nie twój interes",
+                                "nie mam czasu odpowiadać",
+                                ""
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "game",
+                        "patterns": [
+                                "a w co grasz?",
+                                "a w co?",
+                                "grasz?"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "nie interesuj się",
+                                "a co cię to obchodzi",
+                                "...",
+                                "w coś",
+                                "W OSRS"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "music",
+                        "patterns": [
+                                "czego?",
+                                "czego słuchasz?",
+                                "jakiej muzyki?"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Starego vinyla z 1995 roku",
+                                "mojego ulubionego setu rejwowego",
+                                "czegoś tam..."
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "angry",
+                        "patterns": [
+                                "bo co?",
+                                "dlaczego?",
+                                "jak to?"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Czas zakończyć rozmowę",
+                                "nie mam na to siły i czasu",
+                                "zostaw mnie w spokoju"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "why",
+                        "patterns": [
+                                "o co chodzi?",
+                                "czemu jesteś zła",
+                                "poczekaj"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "...",
+                                "Nie pisz do mnie więcej",
+                                "Odezwę się latem"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                }
+        ]
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/intents_pl_short.json b/intents_pl_short.json
index 9a9e444..91046b1 100644
--- a/intents_pl_short.json
+++ b/intents_pl_short.json
@@ -1,23 +1,69 @@
-{"intents": [
-        {"tag": "greeting",
-         "patterns": ["Cześć", "Elo", "Jesteś?", "Hej", "Dzień dobry", "Sup"],
-         "responses": ["Cześć!", "Dobrze Cię widzieć!", "Hej, w czym mogę pomóc?"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "goodbye",
-         "patterns": ["narazie", "Do zobaczenia", "Dowidzenia", "Dobranoc", "Miłego dnia"],
-         "responses": ["Do zobaczenia później", "Mam nadzieję, że później pogadamy", "Narazie!"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "age",
-         "patterns": ["Ile masz lat", "Ile lat ma Janet", "Wiek", "Jak stara jesteś", "urodziny"],
-         "responses": ["Mam kilka dni", "Urodziłam się 17.03.2021"],
-         "context_set": ""
-        },
-        {"tag": "name",
-         "patterns": ["Jak masz na imię", "Jak Cię zwą?", "twoje imie?", "Imie", "Jak cię nazywać", "Kim jesteś"],
-         "responses": ["Możesz mnie nazywać Janet!", "Jestem Janet", "Jestem Janet, twój ulubiony chatbot"],
-         "context_set": ""
-        }
-   ]
+{
+        "intents": [
+                {
+                        "tag": "greeting",
+                        "patterns": [
+                                "Cześć",
+                                "Elo",
+                                "Jesteś?",
+                                "Hej",
+                                "Dzień dobry",
+                                "Sup"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Cześć!",
+                                "Dobrze Cię widzieć!",
+                                "Hej, w czym mogę pomóc?"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "goodbye",
+                        "patterns": [
+                                "narazie",
+                                "Do zobaczenia",
+                                "Dowidzenia",
+                                "Dobranoc",
+                                "Miłego dnia"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Do zobaczenia później",
+                                "Mam nadzieję, że później pogadamy",
+                                "Narazie!"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "age",
+                        "patterns": [
+                                "Ile masz lat",
+                                "Ile lat ma Janet",
+                                "Wiek",
+                                "Jak stara jesteś",
+                                "urodziny"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Mam kilka dni",
+                                "Urodziłam się 17.03.2021"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                },
+                {
+                        "tag": "name",
+                        "patterns": [
+                                "Jak masz na imię",
+                                "Jak Cię zwą?",
+                                "twoje imie?",
+                                "Imie",
+                                "Jak cię nazywać",
+                                "Kim jesteś"
+                        ],
+                        "responses": [
+                                "Możesz mnie nazywać Janet!",
+                                "Jestem Janet",
+                                "Jestem Janet, twój ulubiony chatbot"
+                        ],
+                        "context_set": ""
+                }
+        ]
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
new file mode 100644
index 0000000..86625bc
--- /dev/null
+++ b/requirements.txt
@@ -0,0 +1,3 @@
+tflearn==0.5
+tensorflow
+pystempel==1.2