Alors que les LLM sont de plus en plus intégrés dans les applications de données, la capacité à générer des configurations de graphiques à partir d'invites en langage naturel devient de plus en plus précieuse. Cet article présente une architecture frontend qui prend une description en langage naturel d'un utilisateur, la traite via un LLM pour produire une configuration de graphique (par exemple, les options ECharts), puis applique une couche de validation pour vérifier l'exhaustivité, la cohérence des types de données et la faisabilité du rendu. L'auteur aborde les défis clés tels que la gestion des invites ambiguës, la garantie que la configuration générée correspond aux champs de données disponibles et la fourniture de mécanismes de repli en cas d'échec de la validation. Cette approche est particulièrement pertinente pour les équipes qui construisent des tableaux de bord d'analyse améliorés par l'IA où les utilisateurs non techniques doivent créer des visualisations sans apprendre les API de graphiques. L'étape de validation est cruciale pour éviter les erreurs de rendu silencieuses et maintenir la confiance des utilisateurs dans les sorties générées par l'IA.
Une implémentation frontend pour convertir le langage naturel en configurations de graphiques validées à l'aide de LLM, avec un accent sur la correction et le déploiement réel.