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@@ -423,17 +423,26 @@ class QueryRequest(BaseModel):
     message: str
     max_tokens: int = 150  # Ridotto per risposte concise
     temperature: float = 0.5
-
 @app.post("/generate-response/")
 async def generate_response(req: QueryRequest):
     user_input = req.message
     logger.info(f"Utente dice: {user_input}")
 
     if not is_ontology_related(user_input):
-        return {
-            "type": "NATURAL",
-            "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."
-        }
+        # Prompt generico per domande non pertinenti all'ontologia
+        generic_prompt = f"Utente: {user_input}\nAssistente: Rispondi cortesemente, anche se la domanda non è legata all'ontologia."
+        try:
+            response = await call_hf_model(generic_prompt, req.temperature, req.max_tokens)
+            return {
+                "type": "NATURAL",
+                "response": response.strip()
+            }
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Errore nella chiamata al modello Hugging Face per domanda generica: {e}")
+            return {
+                "type": "ERROR",
+                "response": f"Errore nella generazione della risposta per domanda generica: {e}"
+            }
 
     try:
         # Recupera documenti rilevanti usando RAG