fix grafico

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@@ -206,44 +206,44 @@ with tab_gen:
             st.write("Invia i frammenti al Large Language Model (es. Llama 3) per estrarre dinamicamente entità e relazioni. " \
             "L'approccio Neuro-Simbolico forza l'output del modello a rispettare una struttura dati rigorosa (JSON tipizzato) prima di procedere.")
 
-            if not is_step_b_unlocked:
-                st.caption("Completa la Fase 1 per sbloccare l'estrazione.")
-            elif st.session_state.pipeline_stage >= 2:
-                data = st.session_state.extraction_data
-                st.markdown(f"""
-                <div class="success-box">
-                    <b>Estrazione completata!</b> Identificate {len(data['entities'])} entità e {len(data['triples'])} triple.
-                </div>
-                """, unsafe_allow_html=True)
-                with st.expander("Vedi dati estratti"):
-                    st.write("Entità Trovate:", data['entities'])
-                    st.dataframe(pd.DataFrame(data['triples']), hide_index=True)
-            else:
-                if st.button("Avvia Estrazione Ontologica", type="primary"):
-                    with st.spinner("Invocazione modello sui frammenti..."):
-                        try:
-                            chunks = st.session_state.chunks
-                            extractor = get_extractor()
-                            all_triples = []
-                            all_entities = []
-                            prog_bar = st.progress(0)
+        if not is_step_b_unlocked:
+            st.caption("Completa la Fase 1 per sbloccare l'estrazione.")
+        elif st.session_state.pipeline_stage >= 2:
+            data = st.session_state.extraction_data
+            st.markdown(f"""
+            <div class="success-box">
+                <b>Estrazione completata!</b> Identificate {len(data['entities'])} entità e {len(data['triples'])} triple.
+            </div>
+            """, unsafe_allow_html=True)
+            with st.expander("Vedi dati estratti"):
+                st.write("Entità Trovate:", data['entities'])
+                st.dataframe(pd.DataFrame(data['triples']), hide_index=True)
+        else:
+            if st.button("Avvia Estrazione Ontologica", type="primary"):
+                with st.spinner("Invocazione modello sui frammenti..."):
+                    try:
+                        chunks = st.session_state.chunks
+                        extractor = get_extractor()
+                        all_triples = []
+                        all_entities = []
+                        prog_bar = st.progress(0)
+                        
+                        for i, chunk in enumerate(chunks):
+                            chunk_id = f"st_req_chunk_{i+1}"
+                            res = extractor.extract(chunk, source_id=chunk_id)
                             
-                            for i, chunk in enumerate(chunks):
-                                chunk_id = f"st_req_chunk_{i+1}"
-                                res = extractor.extract(chunk, source_id=chunk_id)
+                            if res:
+                                if res.triples: all_triples.extend([t.model_dump() for t in res.triples])
+                                if res.entities: all_entities.extend(res.entities)
                                 
-                                if res:
-                                    if res.triples: all_triples.extend([t.model_dump() for t in res.triples])
-                                    if res.entities: all_entities.extend(res.entities)
-                                    
-                                prog_bar.progress((i+1)/len(chunks))
-                            
-                            # Salvataggio in-memory
-                            st.session_state.extraction_data = {"entities": all_entities, "triples": all_triples}
-                            st.session_state.pipeline_stage = 2
-                            st.rerun()
-                        except Exception as e:
-                            st.error(f"Errore: {e}")
+                            prog_bar.progress((i+1)/len(chunks))
+                        
+                        # Salvataggio in-memory
+                        st.session_state.extraction_data = {"entities": all_entities, "triples": all_triples}
+                        st.session_state.pipeline_stage = 2
+                        st.rerun()
+                    except Exception as e:
+                        st.error(f"Errore: {e}")
 
     st.markdown("⬇️")