Feature/시각화 코드 작성

[anjaaaaeeeellll]

#️⃣ Issue Number

• 보여주는 결과의 확장 필요성 추가 개발 #79

📝 요약(Summary)

• sql을 실행해서 나온 DataFrame을 적절한 그래프나 시각화 결과를 출력.
• vanna ai에서 사용하는 시각화 코드를 변형하여 진행(https://github.com/vanna-ai/vanna/blob/main/src/vanna/base/base.py)
• streamlit상에서 plotly처럼 마우스를 활용해 데이터 확인 가능.

💬 To Reviewers (선택)

• 2,3개의 질문을 던져봤을 때 결과가 나오긴 했는데 다양한 질문 테스트 필요
• LLMchain 코드에 비효율적인 부분이나 어색한 부분은 없는지.

PR Checklist

• TBD

reference) How to Code Review

• 따봉(👍): 리뷰어가 리뷰이의 코드에서 칭찬의 의견을 남기고 싶을 때 사용합니다.
• 느낌표(❗): 리뷰어가 리뷰이에게 필수적으로 코드 수정을 요청할 때 사용합니다.
• 물음표 (❓): 리뷰어가 리뷰이에게 의견을 물어보고 싶을 때 사용합니다.
• 알약 (💊): 리뷰어가 리뷰이의 코드에서 개선된 방법을 제안하지만 그것의 반영이 필수까지는 아닐 때 사용합니다.

[ehddnr301]

👍 잘 동작하는것으로 보입니다! 데이터만 좀 정상적이었어도 더 시각화가 풍성했을텐데 아쉽네요!

[DShomin]

👍 SQL 실행 잘되는지 확인했습니다.
💊시각화 생성을 LLM이 전적으로 진행하고 있는 부분이 애러를 많이 발생시킬 수도 있을 것 같습니다. 추후에 업데이트하면 좋을 것 같습니다.

graph TD
    A["데이터 샘플 입력"] --> P_Decision{"데이터 전처리 필요?"};

    P_Decision -- 예 (Yes) --> P1["데이터 전처리 수행<br>(결측치 처리, 정규화, 이상치 제거 등)"];
    LLM["🤖 LLM<br>코드 생성 지원"]-.->|전처리 로직 구현 지원| P1;
    P1 --> C{"적절한 시각화 유형 결정"};

    P_Decision -- 아니오 (No) --> C;

    C -- "시간 경과에 따른 추세 분석?" --> D_Line["유형: 선 그래프 (Line Plot)"];
    C -- "범주별 데이터 분포 비교?" --> D_Box["유형: 박스 플롯 (Box Plot)"];
    C -- "두 변수 간 관계 파악?" --> D_Scatter["유형: 산점도 (Scatter Plot)"];
    C -- "항목별 크기/빈도 비교?" --> D_Bar["유형: 막대 그래프 (Bar Chart)"];

    D_Line --> E_Funcs{"사전에 정의된<br>시각화 함수 라이브러리"};
    D_Box --> E_Funcs;
    D_Scatter --> E_Funcs;
    D_Bar --> E_Funcs;

    E_Funcs -- "예: plot_line(data)<br>plot_boxplot(data)<br>plot_scatter(data)<br>plot_barchart(data)" --> F_Exec["선택된 함수로<br>시각화 실행"];
    F_Exec --> G_Result["시각화 결과<br>(차트/그래프) 출력"];

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