diff --git a/machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/1-gemini_tagging.py b/machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/1-gemini_tagging.py
new file mode 100644
index 0000000..7f1143e
--- /dev/null
+++ b/machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/1-gemini_tagging.py
@@ -0,0 +1,148 @@
+import os
+import json
+import google.generativeai as genai
+from dotenv import load_dotenv
+
+# טעינת משתני הסביבה מקובץ .env
+load_dotenv()
+
+# קביעת מפתח ה-API של ג'מיני
+genai.configure(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))
+
+
+# קביעת מספר השורות שהקוד מעבד
+MAX_LINES = 200
+CHUNK_SIZE = 50
+
+# הגדרת הקונפיגורציה ליצירת המודל
+generation_config = {
+    "temperature": 1,
+    "top_p": 0.95,
+    "top_k": 40,
+    "max_output_tokens": 8192,
+    "response_mime_type": "text/plain",
+}
+
+# הגדרת המודל והנחיות המערכת
+model = genai.GenerativeModel(
+  model_name="gemini-2.0-flash-exp",
+  generation_config=generation_config,
+  system_instruction="""
+אתה מתייג נתונים עבור אימון מודל NER לזיהוי ישויות מוזיקליות משמות שירים. 
+
+מטרתך: להחזיר עבור כל שם שיר מבנה נתונים הכולל את שם השיר המקורי ומערך entities. 
+
+אם אתה מזהה ישויות מסוג:
+- SONG: שם השיר המלא.
+- SINGER: שם האמן/מקהלה/להקה ללא תארים.
+- ALBUM: שם האלבום המלא, אם קיים.
+- GENRE: ז'אנר מוזיקלי (כמו "מזרחי", "ווקאלי", "חסידי", "ג'אז", "פופ", "רוק", "מוזיקה מקפיצה").
+- MISC: מידע או טקסט לא ברור או מידע טכני כמו שנים ("2021"), תאריכים וכדו'.
+
+אל תכלול מספרי רצועה כ-MISC או בכל קטגוריה אחרת.
+
+פורמט הפלט עבור כל שיר:
+[
+  "<שם השיר המקורי>",
+  {
+    "entities": [
+      ["<ישות כפי שמופיעה בשיר>", "<סוג הישות>"],
+      ...
+    ]
+  }
+]
+
+אם אינך מזהה שום ישות רלוונטית, החזר entities כ-[].
+
+הקפד להחזיר ישויות בצורת הטקסט המלא המופיע בשם השיר ללא חיתוכים. תייג כל אמן בנפרד, ללא תארים.
+
+דוגמאות:
+[ "חיים ישראל - מתנות קטנות (1)", { "entities": [ ["חיים ישראל", "SINGER"], ["מתנות קטנות (1)", "SONG"] ] } ]
+
+""",
+)
+
+def read_in_chunks(file_object, chunk_size=CHUNK_SIZE, max_lines=300):
+    """Generator לקריאת קובץ ב-chunks של מספר שורות מוגדר, עם מגבלה על סך השורות."""
+    chunk = []
+    line_count = 0
+    for line in file_object:
+        line = line.strip()
+        if line:
+            chunk.append(line)
+            line_count += 1
+            if len(chunk) == chunk_size:
+                yield chunk
+                chunk = []
+            if line_count >= max_lines:
+                break
+    if chunk:
+        yield chunk
+
+def process_chunk(chat_session, songs_chunk):
+    """מעבד חבילת שירים ושולח למודל ג'מיני."""
+    # הכנת הקלט למודל - כל שיר בשורה נפרדת
+    input_text = "\n".join(songs_chunk)
+    
+    # שליחת ההודעה למודל
+    response = chat_session.send_message(input_text)
+    
+    # החזרת הטקסט הגולמי מהתגובה
+    return response.text
+
+def parse_response(response_text):
+    """ממיר את הטקסט שהוחזר מהמודל למבנה JSON."""
+    # הסרת רווחים וסימני קוד אם קיימים
+    response_text = response_text.strip()
+    if response_text.startswith("```"):
+        # הסרת סימוני הקוד
+        response_text = '\n'.join(response_text.split('\n')[1:-1]).strip()
+    
+    try:
+        # ניסיון לפענח את הטקסט כ-JSON
+        data = json.loads(response_text)
+        return data
+    except json.JSONDecodeError as e:
+        print("שגיאה בפיענוח ה-JSON:", e)
+        print("התוכן שהוחזר:", response_text)
+        return None
+
+def main():
+    input_file = 'all_songs.txt'
+    output_file = 'tagged_songs.json'
+    
+    # יצירת חוברת הצ'אט
+    chat_session = model.start_chat(history=[])
+    
+    # פתיחת הקובץ לכתיבה
+    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as out_f:
+        out_f.write('[\n')  # התחלת מערך JSON
+        first_entry = True  # לצורך הוספת פסיק בין האיברים
+        
+        with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            for chunk_number, songs_chunk in enumerate( read_in_chunks(f, chunk_size=100, max_lines=MAX_LINES), start=1):
+                print(f"מעבד חבילה מספר {chunk_number} עם {len(songs_chunk)} שירים...")
+                response_text = process_chunk(chat_session, songs_chunk)
+                print(f"תשובה מחבילה מספר {chunk_number}:")
+                print(response_text)  # הדפסת התגובה כדי לבדוק את הפורמט
+                
+                tagged_data = parse_response(response_text)
+                if tagged_data:
+                    # בדיקה אם הנתונים הם רשימה של רשימות
+                    if isinstance(tagged_data, list):
+                        for entry in tagged_data:
+                            if not first_entry:
+                                out_f.write(',\n')
+                            json.dump(entry, out_f, ensure_ascii=False, indent=4)
+                            first_entry = False
+                    else:
+                        print(f"התגובה מחבילה מספר {chunk_number} אינה ברשימה. דלג עליה.")
+                else:
+                    print(f"לא ניתן לעבד את החבילה מספר {chunk_number}. דלג עליה.")
+        
+        out_f.write('\n]')  # סיום מערך JSON
+    
+    print(f"תהליך התיוג הושלם. התוצאות נשמרו בקובץ {output_file}.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/convert_to_ner.py b/machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/2-convert_to_ner.py
similarity index 100%
rename from machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/convert_to_ner.py
rename to machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/2-convert_to_ner.py
diff --git a/machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/validate_tagged_data.py b/machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/3-validate_tagged_data.py
similarity index 100%
rename from machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/validate_tagged_data.py
rename to machine-learn/scrape_data/level0/Gemini-synthetic-v2/3-validate_tagged_data.py