데이터 시각화를 위한 LLM: AI가 분석의 미래를 형성하는 방법 | 작성자: Chengzhi Zhao | 2025년 1월
몇 주 전에 나는 다음과 같은 기사를 썼습니다. SQL을 작성하지 않고 데이터 분석용 AI 에이전트를 구축하는 방법. 블로그에서는 LLM 및 AI 에이전트의 기능을 보여줍니다. LLM이 쿼리를 매우 정확하게 이해하고 제공된 보충 스키마를 사용하여 적절한 결과를 생성하는 실행 가능한 SQL 문을 구성할 수 있다는 점은 놀랍습니다. 데이터 시각화를 위해 LLM으로 확장할 수 있나요?
많은 경우에 데이터 분석은 결과를 텍스트로 요약하는 것 이상으로 확장됩니다. 특히 탐색적 데이터 분석(EDA)에서는 데이터 시각화가 필수적입니다. 이번 블로그 게시물에서는 AI 에이전트의 기능 범위를 넓혀보겠습니다. SQL을 생성하는 기능 외에도 데이터 시각화 코드를 생성하는 기능도 향상하겠습니다. 바다에서 태어난 그리고 음모를 꾸미다 차트를 최종 출력으로 반환합니다.
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