Update app.py

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@@ -192,24 +192,24 @@ DEFAULT_API_URL = "https://agents-course-unit4-scoring.hf.space"
 class BasicAgent:
     print("Initializing LlamaIndex-based agent...")
 
-        # Imposta l'LLM (puoi usare anche altri modelli via HuggingFace o OpenRouter)
-        self.llm = HfApiModel()
+    # Imposta l'LLM (puoi usare anche altri modelli via HuggingFace o OpenRouter)
+    self.llm = HfApiModel()
 
-            #OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
+    #OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
 
-        # Crea un ServiceContext con il tuo LLM
-        self.service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=self.llm)
+    # Crea un ServiceContext con il tuo LLM
+    self.service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=self.llm)
 
-        # Carica i documenti dalla directory "data/"
-        self.documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
+    # Carica i documenti dalla directory "data/"
+    self.documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
 
-        # Crea un indice vettoriale
-        self.index = VectorStoreIndex.from_documents(
-            self.documents, service_context=self.service_context
-        )
+    # Crea un indice vettoriale
+    self.index = VectorStoreIndex.from_documents(
+        self.documents, service_context=self.service_context
+    )
 
-        # Crea il query engine
-        self.query_engine = self.index.as_query_engine()
+    # Crea il query engine
+    self.query_engine = self.index.as_query_engine()
 
     def __call__(self, question: str) -> str:
         print(f"Agent received question (first 50 chars): {question[:50]}...")