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@@ -41,34 +41,38 @@ llm = Llama(
 def cerca_su_wikipedia(query):
     """Estrazione entità via API remota e ricerca (Sardo -> Italiano)"""
     try:
-        # Prompt per il modello remoto: zero RAM locale
-        prompt_estrazione = f"Estrai solo l'argomento principale da cercare su Wikipedia da questa domanda. Rispondi SOLO con la parola chiave, senza punteggiatura. Domanda: '{query}'"
+        print(f"\n--- RAG START --- Query utente: '{query}'")
+        prompt_estrazione = f"Estrai solo l'argomento principale da cercare su Wikipedia da questa domanda. Rispondi SOLO con l'argomento, senza punteggiatura. Domanda: '{query}'"
         
-        # Chiamata all'API gratuita (usiamo un modello veloce)
         query_pulita = hf_client.text_generation(
             prompt_estrazione, 
             model="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta", 
             max_new_tokens=10
         ).strip()
+        print(f"--- RAG ESTRAZIONE --- Zephyr ha estratto: '{query_pulita}'")
         
         if not query_pulita:
             return ""
 
-        # 1. Tenta in sardo
         wikipedia.set_lang("sc")
         risultati = wikipedia.search(query_pulita, results=1)
+        print(f"--- RAG SEARCH SC --- Risultati in sardo: {risultati}")
         
-        # 2. Fallback in italiano
         if not risultati:
             wikipedia.set_lang("it")
             risultati = wikipedia.search(query_pulita, results=1)
+            print(f"--- RAG SEARCH IT --- Risultati in italiano: {risultati}")
             
         if risultati:
             titolo = risultati[0]
             riassunto = wikipedia.summary(titolo, sentences=3)
+            print(f"--- RAG SUCCESSO --- Testo estratto da: {titolo}")
             return f"[INFORMATZIONES DAE WIKIPEDIA: {riassunto}]"
+            
+        print("--- RAG FALLITO --- Nessun risultato trovato.")
         return ""
     except Exception as e:
+        print(f"--- RAG ERRORE --- {str(e)}")
         return ""
 
 def respond(message, history):
@@ -188,7 +192,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
         examples=["Iscrie unu script in Python pro lèghere unu file CSV.", "Ispiegami su teorema de Pitagora.", "Traduci in sardo: L'algoritmo di machine learning sta analizzando i dati."],
         cache_examples=False,
         chatbot=gr.Chatbot(
-            avatar_images=[None, "logo.png"], 
+            avatar_images=[None, "https://huggingface.co/spaces/FPll/Limba_2.0/resolve/main/logo.png"], 
             height=500
         )
     )