Update app.py

app.py

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 import os
-from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from huggingface_hub import InferenceClient
 from rdflib import Graph
 from pydantic import BaseModel
 
 # Configurazione API Hugging Face
 API_KEY = os.getenv("HF_API_KEY")
-if not API_KEY:
-    raise ValueError("API Key non trovata. Assicurati che sia definita come variabile d'ambiente 'HF_API_KEY'.")
-
 client = InferenceClient(api_key=API_KEY)
 
 # File RDF
@@ -30,7 +27,7 @@ def validate_sparql_query(query, rdf_data):
         g.parse(data=rdf_data, format="xml")
         g.query(query)
         return True
-    except Exception as e:
+    except Exception:
         return False
 
 # FastAPI app
@@ -64,15 +61,18 @@ def generate_response(message, max_tokens, temperature):
 
     try:
         # Usa il metodo corretto per invocare il modello Hugging Face
-        response = client.text_generation(
+        response = client.post(
             model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
             inputs=full_prompt,
-            max_new_tokens=max_tokens,
-            temperature=temperature
+            parameters={
+                "max_new_tokens": max_tokens,
+                "temperature": temperature
+            }
         )
-        return response.strip()
+        return response.get("generated_text", "").strip()
     except Exception as e:
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Errore nell'elaborazione: {str(e)}")
+
 # Endpoint per generare query SPARQL
 @app.post("/generate-query/")
 async def generate_query(request: QueryRequest):
@@ -90,4 +90,4 @@ async def generate_query(request: QueryRequest):
 # Endpoint per verificare se il server è attivo
 @app.get("/")
 async def root():
-    return {"message": "Il server è attivo e pronto a generare query SPARQL!"}
+    return {"message": "Il server è attivo e pronto a generare query SPARQL!"}