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@@ -56,7 +56,7 @@ problems_vectorstore = FAISS.load_local(faiss_problems_index, embedding_model, a
 # Funzione per cercare nei dati FAISS e interrogare GPT
 def search_and_answer(query):
     # Cerca nei manuali
-    manual_results = manual_vectorstore.similarity_search(query, k=3)
+    manual_results = manual_vectorstore.similarity_search(query, k=5)
     manual_output = "\n\n".join([doc.page_content for doc in manual_results])
 
     # Cerca nei problemi
@@ -80,8 +80,8 @@ def rispondi_a_domanda(domanda, testo, max_token_risposta=550):
             messages=[
                 {"role": "system", "content": (
                     "Sei un esperto tecnico specializzato in macchine tessili da taglio.Rispondi in italiano alla domanda in modo chiaro,"
-                    "Usa un tono professionale, ma accessibile."
-                    "Se il testo non contiene informazioni sufficienti per rispondere, dillo in modo esplicito."
+                    "Usa un tono professionale, ma accessibile per farsi capire da ogni operatore"
+                    "Controlla se il testo contiene  informazioni sufficienti per rispondere, in caso contrario aiuta l'operatore a riformulare la domanda."
                 )},
                 {"role": "user", "content": (
                     f"Domanda: {domanda}\n"