Untitled

import sqlite3
    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    import numpy as np

    # Połączenie z bazą danych
    conn = sqlite3.connect('biopreparaty.db')
    cursor = conn.cursor()

    # Wczytanie modelu osadzania
    model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

    # Pobranie opisów z bazy danych
    cursor.execute("SELECT nazwa, opis FROM preparaty")
    dane = cursor.fetchall()

    # Generowanie osadzeń wektorowych
    osadzenia = []
    for nazwa, opis in dane:
        embedding = model.encode(opis)
        osadzenia.append((nazwa, embedding))

    # Zapisanie osadzeń do bazy danych (opcjonalnie)
    # ... (kod do zapisania osadzeń do bazy danych wektorowej lub innej bazy)