diff --git a/colab_notebook.ipynb b/colab_notebook.ipynb
index a6bd0ff..2317747 100644
--- a/colab_notebook.ipynb
+++ b/colab_notebook.ipynb
@@ -17,7 +17,7 @@
         "  <p>مرحبًا بك في تفريغ لتفريغ المواد الصوتية والمرئية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. لاستخدام تفريغ:</p>\n",
         "\n",
         "  <ol>\n",
-        "    <li>قم بإدخال روابط المواد المطلوب تحويلها من منصة YouTube في حقل \"urls\" وتأكد من فصلها بمسافة، أو قم بترك الحقل فارغًا لتفريغ المواد التي قمت برفعها</li>\n",
+        "    <li>قم بإدخال روابط المواد المطلوب تحويلها من منصة YouTube أو أي منصة أخرى في حقل \"urls\" وتأكد من فصلها بمسافة، أو قم بترك الحقل فارغًا لتفريغ المواد التي قمت برفعها</li>\n",
         "    <li>(اختياري) قم بتحديد أقل عدد من الكلمات في كل جزء من أجزاء التفريغ. يؤثر هذا في طول الأجزاء التي سيتم تفريغها</li>\n",
         "    <li>\n",
         "      إذا كنت تريد استخدام مجموعة نماذج Whisper:\n",
@@ -69,7 +69,7 @@
         "print('جارٍ تجهيز بيئة العمل.')\n",
         "\n",
         "# Setup Tafrigh.\n",
-        "%pip install -U tafrigh[wit,whisper]==1.1.4 > install_logs.txt\n",
+        "%pip install -U tafrigh[wit,whisper]==1.5.0 > install_logs.txt\n",
         "\n",
         "# Start: Quick fix related to Colab, HuggingFace, and faster-whisper.\n",
         "!apt install libcublas11 > fix_logs.txt\n",
@@ -134,24 +134,33 @@
         "    print('جارٍ تحويل المواد إلى نصوص باستخدام نماذج Whisper.')\n",
         "\n",
         "config = Config(\n",
-        "    urls_or_paths=list(map(str.strip, urls.split(' '))) if len(urls.strip()) else ['.'],\n",
-        "    skip_if_output_exist=False,\n",
-        "    playlist_items='',\n",
-        "    verbose=False,\n",
-        "    model_name_or_path=model,\n",
-        "    task='transcribe',\n",
-        "    language=language,\n",
-        "    use_faster_whisper=True,\n",
-        "    beam_size=5,\n",
-        "    ct2_compute_type='default',\n",
-        "    wit_client_access_tokens=[wit_api_key],\n",
-        "    max_cutting_duration=max_cutting_duration,\n",
-        "    min_words_per_segment=min_words_per_segment,\n",
-        "    save_files_before_compact=False,\n",
-        "    save_yt_dlp_responses=False,\n",
-        "    output_sample=0,\n",
-        "    output_formats=['txt', 'srt'],\n",
-        "    output_dir=output_dir,\n",
+        "    input=Config.Input(\n",
+        "        urls_or_paths=list(map(str.strip, urls.split(' '))) if len(urls.strip()) else ['.'],\n",
+        "        skip_if_output_exist=False,\n",
+        "        playlist_items='',\n",
+        "        download_retries=3,\n",
+        "        verbose=False,\n",
+        "    ),\n",
+        "    whisper=Config.Whisper(\n",
+        "        model_name_or_path=model,\n",
+        "        task='transcribe',\n",
+        "        language=language,\n",
+        "        use_faster_whisper=True,\n",
+        "        beam_size=5,\n",
+        "        ct2_compute_type='default',\n",
+        "    ),\n",
+        "    wit=Config.Wit(\n",
+        "        wit_client_access_tokens=wit_api_key.split(),\n",
+        "        max_cutting_duration=max_cutting_duration,\n",
+        "    ),\n",
+        "    output=Config.Output(\n",
+        "        min_words_per_segment=min_words_per_segment,\n",
+        "        save_files_before_compact=False,\n",
+        "        save_yt_dlp_responses=False,\n",
+        "        output_sample=0,\n",
+        "        output_formats=['txt', 'srt'],\n",
+        "        output_dir=output_dir,\n",
+        "    ),\n",
         ")\n",
         "\n",
         "deque(farrigh(config), maxlen=0)\n",