diff --git a/step-7/README.md b/step-7/README.md
index 2ebd3fd..c5a5b72 100644
--- a/step-7/README.md
+++ b/step-7/README.md
@@ -48,42 +48,48 @@ sudo groupdel ollama
 
 ### Modello di embedding
 
-Per testo in italiano usa **`bge-m3`** — addestrato su 100+ lingue, gestisce l'italiano meglio dei modelli English-first:
+Per testi in italiano serve un modello multilingue — i modelli English-first producono embeddings di qualità inferiore su lingue diverse dall'inglese, con retrieval meno preciso.
+
+Prima scelta consigliata:
 
 ```bash
-ollama pull bge-m3
+ollama pull qwen3-embedding:0.6b
 ```
 
-Alternativa leggera (principalmente inglese, ~274 MB):
+Stessa famiglia del LLM in uso (`qwen3.5`), multilingue, recente, gira comodamente in CPU.
 
-```bash
-ollama pull nomic-embed-text
-```
+| Modello | Dim | Dimensione | Lingue | Consigliato |
+|---|---|---|---|---|
+| `qwen3-embedding:0.6b` | 1024 | ~522 MB | multilingue | ✅ prima scelta |
+| `nomic-embed-text-v2-moe` | 768 | ~523 MB | multilingue | ✅ seconda scelta |
+| `bge-m3` | 1024 | ~1.2 GB | 100+ lingue incl. IT | ✅ terza scelta |
+| `nomic-embed-text` | 768 | ~274 MB | principalmente EN | ⚠️ default corrente |
+| `mxbai-embed-large` | 1024 | ~670 MB | principalmente EN | ❌ |
+| `paraphrase-multilingual` | 768 | ~278 MB | multilingue | ❌ obsoleto |
+| `all-minilm` | 384 | ~46 MB | principalmente EN | ❌ troppo piccolo |
 
-| Modello | Dim | Dimensione | Lingue |
-|---|---|---|---|
-| `bge-m3` | 1024 | ~1.2 GB | 100+ lingue incl. IT |
-| `nomic-embed-text` | 768 | ~274 MB | principalmente EN |
-| `mxbai-embed-large` | 1024 | ~670 MB | principalmente EN |
-| `all-minilm` | 384 | ~46 MB | principalmente EN |
+Se cambi modello rispetto a quello usato in step-8, devi rieseguire la vettorizzazione con `--force` e aggiornare `EMBED_MODEL` in `step-9/config.py`.
 
 ### Modello LLM
 
-Scegli in base alla RAM disponibile:
+Per RAG su testi italiani servono: buon instruction following, supporto multilingue e context window ampia (i prompt RAG includono più chunk).
+
+Prima scelta consigliata per 8 GB RAM:
 
 ```bash
-ollama pull qwen3.5:4b   # consigliato per 8 GB RAM
+ollama pull qwen3.5:4b
 ```
 
-| Modello | RAM consigliata | Note |
-|---|---|---|
-| `qwen3:8b` | ≥ 10 GB | ottima qualità, troppo stretto su 8 GB |
-| `qwen3.5:4b` | ≥ 5 GB | buon bilanciamento, **consigliato per 8 GB** |
-| `qwen3:4b` | ≥ 5 GB | alternativa stabile |
-| `phi4-mini` | ≥ 4 GB | ottimo per instruction following |
-| `qwen3:1.7b` | ≥ 3 GB | leggero, qualità base |
+Il progetto è pensato per la famiglia **Qwen3.5** — stessa famiglia dell'embedding consigliato (`qwen3-embedding`), context window 256K, ottimo italiano. Altri modelli sono compatibili ma non testati.
 
-Se usi un modello diverso da `qwen3.5:4b`, aggiorna la costante `LLM_MODEL` in `step-9/rag.py`.
+| Modello | RAM | Note |
+|---|---|---|
+| `qwen3.5:0.8b` | ≥ 1 GB | minimo assoluto |
+| `qwen3.5:2b` | ≥ 3 GB | leggero |
+| `qwen3.5:4b` | ≥ 5 GB | **consigliato per 8 GB** |
+| `qwen3.5:9b` | ≥ 8 GB | lento su CPU, meglio con GPU |
+
+Se usi un modello diverso da `qwen3.5:4b`, aggiorna `OLLAMA_MODEL` in `step-9/config.py`.
 
 ### Disinstalla un modello
 
@@ -100,42 +106,15 @@ ollama list
 
 ---
 
-## 3. Installa chromadb nel venv
+## 3. Installa le dipendenze nel venv
+
+Assicurati di avere `chromadb` installato nel `.venv`:
 
 ```bash
 source .venv/bin/activate
-pip install chromadb
+pip install -r requirements.txt
 ```
 
-Aggiorna anche `requirements.txt`:
-
-```bash
-pip freeze | grep chromadb >> requirements.txt
-```
-
-### Disinstalla chromadb
-
-```bash
-source .venv/bin/activate
-
-# Rimuovi il pacchetto e le dipendenze non più necessarie
-pip uninstall chromadb -y
-pip autoremove 2>/dev/null || pip uninstall $(pip-autoremove chromadb -l 2>/dev/null) -y 2>/dev/null
-
-# Rimuovi i dati del vector store (opzionale — occupa spazio su disco)
-rm -rf chroma_db/
-```
-
-> `pip autoremove` richiede il pacchetto `pip-autoremove` (`pip install pip-autoremove`).
-> In alternativa, elimina e ricrea il venv per una pulizia completa:
-> ```bash
-> deactivate
-> rm -rf .venv
-> python -m venv .venv
-> source .venv/bin/activate
-> pip install -r requirements.txt
-> ```
-
 ---
 
 ## 4. Verifica tutto
@@ -164,5 +143,5 @@ Output atteso se tutto è a posto:
 ## Prossimo step
 
 ```bash
-python step-8/ingest.py --stem nietzsche
+python step-8/ingest.py --stem <nome>
 ```