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@@ -21,4 +21,26 @@ if text:
     top_n = 5
     distances = cosine_similarity(doc_embedding, candidate_embeddings)
     keywords = [candidates[index] for index in distances.argsort()[0][-top_n:]]
-    st.json(keywords)
+    st.json(keywords)
+    conn = sqlite3.connect('SU_CSV.db')
+    cursor = conn.cursor()
+    
+    mots_cles_recherches = keywords
+    
+    # Création de la requête SQL
+    query = f"SELECT title_s FROM BDD_Provisoire_SU WHERE {' OR '.join(['keyword_s LIKE ?'] * len(mots_cles_recherches))}"
+    params = ['%' + mot + '%' for mot in mots_cles_recherches]
+    
+    cursor.execute(query, params)
+    resultats = cursor.fetchall()
+    
+    # Affichage des titres d'articles trouvés
+    if resultats:
+        print("Titres d'articles correspondant aux mots-clés:")
+        for row in resultats:
+            print(row[0])
+    else:
+        print("Aucun article trouvé pour les mots-clés spécifiés.")
+    
+    
+    conn.close()