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app.py CHANGED
@@ -423,17 +423,26 @@ class QueryRequest(BaseModel):
423
  message: str
424
  max_tokens: int = 150 # Ridotto per risposte concise
425
  temperature: float = 0.5
426
-
427
  @app.post("/generate-response/")
428
  async def generate_response(req: QueryRequest):
429
  user_input = req.message
430
  logger.info(f"Utente dice: {user_input}")
431
 
432
  if not is_ontology_related(user_input):
433
- return {
434
- "type": "NATURAL",
435
- "response": "Ciao! Sono un assistente museale e non ho informazioni sulle ore attuali. Ti consiglio di consultare un orologio o un dispositivo mobile per conoscere l'ora esatta."
436
- }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
437
 
438
  try:
439
  # Recupera documenti rilevanti usando RAG
 
423
  message: str
424
  max_tokens: int = 150 # Ridotto per risposte concise
425
  temperature: float = 0.5
 
426
  @app.post("/generate-response/")
427
  async def generate_response(req: QueryRequest):
428
  user_input = req.message
429
  logger.info(f"Utente dice: {user_input}")
430
 
431
  if not is_ontology_related(user_input):
432
+ # Prompt generico per domande non pertinenti all'ontologia
433
+ generic_prompt = f"Utente: {user_input}\nAssistente: Rispondi cortesemente, anche se la domanda non è legata all'ontologia."
434
+ try:
435
+ response = await call_hf_model(generic_prompt, req.temperature, req.max_tokens)
436
+ return {
437
+ "type": "NATURAL",
438
+ "response": response.strip()
439
+ }
440
+ except Exception as e:
441
+ logger.error(f"Errore nella chiamata al modello Hugging Face per domanda generica: {e}")
442
+ return {
443
+ "type": "ERROR",
444
+ "response": f"Errore nella generazione della risposta per domanda generica: {e}"
445
+ }
446
 
447
  try:
448
  # Recupera documenti rilevanti usando RAG