Визуализация на естественном языке и будущее анализа данных

Анализ данных напоминал классическое искусство. Раньше приходилось обращаться к специалисту по данным, словно к Микеланджело, и ожидать результата. Через несколько недель приходило сообщение с впечатляющим творением: ссылка на панель с 50 показателями или отчет на 20 страниц. Можно было оценить тщательность работы, но изменить ее не удавалось. Более того, задать уточняющие вопросы было невозможно ни отчету, ни специалисту, который уже занимался другим проектом.

Поэтому будущее анализа данных не за аналогом Микеланджело в аналитике. Оно ближе к творчеству Фудзико Накая.

Фудзико Накая известна своими туманными скульптурами: завораживающими, живыми облаками тумана. Но она не формирует туман самостоятельно. У нее возникает идея, она разрабатывает концепцию. Фактическая сложная работа по установке трубопроводов и настройке давления воды для создания тумана выполняется инженерами и сантехниками.

Та же смена парадигмы происходит в визуализации на естественном языке.

Представьте, что нужно разобраться в явлении: рост оттока клиентов, падение продаж или отсутствие улучшений в сроках доставки. В этом случае пользователь выступает концептуальным художником. Он формулирует идею:

Какие были продажи на северо-востоке и как они сравниваются с прошлым годом?

Система превращается в главного техника. Она выполняет всю сложную работу по рисованию, лепке или, как в случае Накая, сантехнике на заднем плане. Система строит запрос, выбирает визуализации и пишет интерпретацию. В итоге ответ, подобно туману в скульптурах Накая, материализуется прямо перед пользователем.

Компьютер, проанализируй все логи датчиков за последний час. Проведи корреляцию по колебаниям ионов.

Вспомните мостик звездолета Enterprise. Когда капитану Кирку требовалось изучить историческую фигуру или Споку — сопоставить новую энергетическую сигнатуру, им не приходилось открывать сложные панели. Они обращались к компьютеру (или использовали интерфейс и кнопки на кресле капитана).

Не требовалось запускать приложение BI или писать SQL-код. Достаточно было выразить потребность: задать вопрос, иногда добавить простой жест рукой. В ответ следовала немедленная визуальная или голосовая реакция. Десятилетиями эта плавная, разговорная мощь оставалась чистой научной фантастикой.

Сегодня возникает вопрос:

Находимся ли мы в начале этой реальности анализа данных?

Анализ данных переживает существенные изменения. Отходят в прошлое традиционные программы, требующие бесконечных кликов по иконкам, меню и окнам, изучения языков запросов и программирования или освоения сложных интерфейсов. Вместо этого начинается простое общение с данными.

Цель — заменить крутую кривую обучения сложных инструментов на естественную простоту человеческого языка. Это открывает анализ данных для всех, а не только для экспертов, позволяя 'разговаривать с данными'.

На этом этапе могут возникнуть сомнения относительно описанного.

И это вполне оправдано.

Многие пробовали современные инструменты ИИ для визуализаций или презентаций, но результаты часто уступали даже работе начинающего аналитика. Выводы бывали неточными. Или хуже: возникали галлюцинации, далекие от нужных ответов, или просто ошибки.

Это не просто сбой; существуют явные причины разрыва между обещаниями и реальностью, которые будут рассмотрены здесь.

В этой статье рассматривается новый подход под названием визуализация на естественном языке (NLV). В частности, описывается, как работает технология, как ее применять и какие основные вызовы еще предстоит решить, прежде чем войти в эру Звездного пути.

Статья представляет собой структурированное путешествие по имеющимся знаниям на эту тему. Примечание: материал связывает ранние публикации о визуализации данных с более свежим акцентом на повествование.

При подготовке выяснилось, что тема на первый взгляд кажется очевидной. Однако она раскрывает неожиданную глубину нюансов. После изучения источников, размышлений и баланса фактов приходит к довольно неожиданному выводу. Такой системный подход открывает глаза во многих аспектах.

Что такое визуализация на естественном языке?

Ключевым препятствием для понимания области является неоднозначность основной терминологии. Аббревиатура NLV (Natural Language Visualization) имеет два разных исторических значения.

• Историческая NLV (Text-to-Scene): Более ранняя область генерации 2D- или 3D-графики из описательного текста [1],[2].
• Современная NLV (Text-to-Viz): Современная область генерации визуализаций данных (например, диаграмм) из описательного текста [3].

Для точности и возможности перекрестных ссылок используется специфическая академическая методология из сообществ HCI и визуализации:

• Интерфейс на естественном языке (NLI): Общий термин для любого интерфейса человек-компьютер, принимающего естественный язык как вход.
• Ориентированный на визуализацию интерфейс на естественном языке (V-NLI): Система, позволяющая взаимодействовать с визуальными данными (диаграммами, графиками) с помощью повседневной речи или текста. Основная цель — демократизация данных как простого дополнительного метода ввода для инструментов визуальной аналитики, чтобы пользователи сосредоточивались на задачах с данными, а не на технических аспектах сложного ПО [4],[5].

V-NLI — интерактивные системы, облегчающие задачи визуальной аналитики через два основных интерфейса: на основе форм или на основе чат-бота. V-NLI на основе форм обычно использует поле для запросов на естественном языке, иногда с виджетами уточнения, но не предназначен для разговорных уточнений. В отличие от него, V-NLI на основе чат-бота имеет именованного агента с антропоморфными чертами — такими как личность, внешность и эмоциональное выражение, — взаимодействующего в отдельном окне чата, отображающего разговор рядом с дополняющими выводами. Оба интерактивны, но чат-ботовый V-NLI также антропоморфен, обладая всеми чертами чат-бота, в то время как формальный V-NLI лишен человеческих качеств [6].

Ценность V-NLI лучше понять, сравнивая разговорную парадигму с традиционными рабочими процессами анализа данных. Это показано на инфографике ниже.

Этот сдвиг означает переход от статичного, высокофрикционного процесса с участием человека к динамичному, низкофрикционному автоматизированному. Далее в таблице 1 показано, как новый подход может повлиять на работу с данными.

Таблица 1: Сравнительный анализ: Традиционный BI против разговорной аналитики

Как работает V-NLI?

Для анализа механики V-NLI используется теоретическая рамка из академического обзора 'The Why and The How: A Survey on Natural Language Interaction in Visualization' [11]. Эта рамка предоставляет мощный инструмент для классификации и критики V-NLI, разделяя на намерение пользователя и реализацию диалога. Она разбирает две основные оси: 'The Why' и 'The How'. Ось 'The Why' отражает намерение пользователя. Она изучает, почему пользователи взаимодействуют с визуализациями. Ось 'The How' отражает структуру диалога. Она отвечает, как технически реализуется диалог человек-машина. Каждая ось делится на задачи для 'Why' и атрибуты для 'How'.

Четыре ключевые задачи 'Why':

1. Present: Использование визуализации для передачи повествования, например, для визуального сторителлинга или генерации объяснений.
2. Discover: Использование визуализации для поиска новой информации, например, написание запросов на естественном языке, поиск по ключевым словам, визуальный вопрос-ответ (VQA) или аналитический разговор.
3. Enjoy: Использование визуализации для непрофессиональных целей, таких как аугментация изображений или генерация описаний.
4. Produce: Использование визуализации для создания или записи новых артефактов, например, аннотации или дополнительных визуализаций.

'How' имеет три основных атрибута:

1. Initiative: Кто ведет разговор. Может быть инициирован пользователем, системой или смешанно.
2. Duration: Какова длительность взаимодействия? Может быть однократным для простого запроса или многократным для сложного аналитического обсуждения.
3. Communicative Functions: Какая форма языка? Модель поддерживает несколько форм: прямые команды, вопросы или отзывчивый диалог с модификацией ввода на основе предложений NLI.

Эта рамка помогает выявить фундаментальную проблему недоверия к NLI. Исторически коммерческие и некоммерческие V-NLI работали в узком функциональном диапазоне. 'Why' часто сводилось к задаче Discover, а 'How' — к простым однократным запросам от пользователя.

В итоге большинство инструментов 'разговор с данными' действовали как базовые поисковые поля 'задай вопрос'. Эта модель разочаровывала пользователей из-за чрезмерной жесткости и хрупкости, часто сбоившей без идеальной формулировки запроса.

Вся история технологии — это развитие в двух направлениях.

• Во-первых, взаимодействия улучшаются, переходя от одного вопроса к полному диалогу туда-обратно.
• Во-вторых, причины использования V-NLI расширяются. Прогресс от простого поиска информации к автоматическому созданию диаграмм и объяснению данных в письменной истории.

Работа с полным набором четырех задач 'Why' и трех атрибутов 'How' станет наибольшим скачком. Система перестанет ждать вопроса и начнет диалог самостоятельно, проактивно указывая на пропущенные инсайты. Это путешествие от простого поискового поля к умному проактивному партнеру — основная нить, связывающая прошлое, настоящее и будущее технологии.

Перед продолжением стоит рассмотреть пример улучшения взаимодействий с ИИ. Для этого используется недавняя публикация Касии Дрогоуской, PhD, на LinkedIn.

Модели ИИ часто стереотипизируются, страдая от 'схлопывания моды' из-за предвзятости в обучающих данных. Техника 'Verbalized Sampling' (VS) решает это, изменяя промпт. Вместо одного ответа (например, 'Расскажи анекдот') запрашивается распределение вероятностей (например, 'Сгенерируй пять разных анекдотов с вероятностями'). Этот сдвиг дает 1.6-2.1 раза более разнообразные и креативные результаты, обучая вероятностному мышлению. Он разрушает иллюзию единого 'правильного ответа' в сложных бизнес-решениях, возвращая выбор пользователю.

Изображение выше показывает прямое сравнение двух методов промптинга ИИ:

• Левая сторона иллюстрирует прямой промптинг. Здесь показано, что происходит при пятикратном задании одного вопроса: 'Расскажи анекдот о визуализации данных'. Результат — пять похожих анекдотов в одном формате.
• Правая сторона иллюстрирует вербализованный сэмплинг. Здесь другой метод: вопрос изменен на запрос диапазона ответов: 'Сгенерируй пять ответов с вероятностями...'. Результат — пять уникальных анекдотов с разными конструкциями и вероятностями, присвоенными ИИ (хотя это не истинные вероятности, но идея ясна).

Ключевой плюс VS — разнообразие. Вместо единственного 'дефолтного' ответа ИИ исследует широкий спектр креативных вариантов, позволяя выбрать от распространенного до уникального. Это идеальный пример: изменение взаимодействия с инструментами дает разные результаты.

Пайплайн V-NLI

Чтобы понять, как V-NLI преобразует запрос на естественном языке, такой как 'покажи тенденцию продаж за последний квартал', в точную визуализацию данных, нужно разобрать техническую архитектуру. В сообществе V-NLI предложен классический пайплайн визуализации информации как модель [5]. Для иллюстрации общего механизма подготовлена инфографика.

Для однократного запроса 'text-to-viz' два самых критичных этапа — (1) Интерпретация запроса и (3/4) Визуальное картирование/кодирование. Другими словами, точное понимание намерения пользователя. Другие этапы, особенно (6) Управление диалогом, становятся ключевыми в продвинутых разговорных системах.

Старые системы часто не справлялись с этим пониманием. Причина — решение двух проблем мгновенно:

• Во-первых, система должна угадать намерение пользователя (например, сравнение продаж или тенденция?).
• Во-вторых, перевести разговорные слова (как 'лучшие продавцы') в идеальный запрос к базе данных.

Если намерение неверно, система покажет таблицу вместо диаграммы. Если слова не разобраны, вернется ошибка или выдумка.

После понимания вопроса система создает визуальный ответ. Она автоматически выбирает подходящую диаграмму (линейную для тенденции) и сопоставляет характеристики (продажи на Y-оси, регион на X). Интересно, что построение диаграмм эволюционировало аналогично пониманию языка: от жестких правил к гибким моделям ИИ. Эта параллель подготовила почву для LLM, выполняющих обе задачи одновременно.

Фактически, сложный многоэтапный пайплайн V-NLI с модулями распознавания намерения, семантического парсинга и визуального кодирования был радикально изменен появлением LLM. Эти модели не улучшили один этап; они свернули весь пайплайн в один генеративный шаг.

Почему так? Парсеры прошлой эры были алгоритмоцентричными. Они требовали лет усилий лингвистов и разработчиков, ломаясь на новых доменах или неожиданных запросах.

LLM, напротив, data-centric. Они обучаются на огромных корпусах, обобщая паттерны без явного программирования.

Этот сдвиг имеет глубокие последствия для масштабируемости V-NLI. Старый подход (символический парсинг) требовал новых алгоритмов для каждого домена. Современный на LLM — нового датасета для тонкой настройки. Создание качественных датасетов остается значительным вызовом, но это проще, чем перестройка парсеров.

Какой текущий ассистент на базе LLM лучше всего подходит для 'разговора с данными'?

Здесь мог бы быть рейтинг лучших ассистентов на LLM для V-NLI, но его нет. С множеством инструментов невозможно объективно охватить все. Опыт в основном с Gemini, ChatGPT и встроенными, как Microsoft Copilot или Google Workspace. На основе онлайн-источников составлен обзор ключевых факторов для выбора: производительность, стоимость, модель оплаты и безопасность.

Таблица ниже описывает несколько инструментов. Далее акцент на Gemini и ChatGPT.

Таблица 2. Примеры LLM, которые могут служить V-NLI

И Gemini, и ChatGPT представляют новую волну мощных V-NLI, ориентированных на визуализацию, с уникальными преимуществами. Главное преимущество Gemini — глубокая интеграция в экосистему Google; работает напрямую с BigQuery и Google Suite. Например, PDF-вложение из Gmail можно открыть и глубоко проанализировать через интерфейс Gemini, используя предустановленного агента или ad-hoc промпты. Сила в переводе простого языка не только в данные, но в интерактивные визуализации и панели.

ChatGPT, напротив, — универсальный, но мощный V-NLI для аналитики, обрабатывающий форматы вроде CSV и Excel. Идеален для информированных решений без сложного ПО или кода. Функция NLV явная: суммирование данных, выявление паттернов или генерация визуализаций.

Общая сила обеих платформ — обработка интерактивных разговоров. Позволяют уточняющие вопросы и доработку запросов. Этот итеративный подход делает их эффективными V-NLI, не ограничивающимися одним вопросом, а обеспечивающими полный рабочий процесс исследования данных.

Пример применения: Gemini как V-NLI

Проведем небольшой эксперимент, чтобы шаг за шагом увидеть, как Gemini (версия 2.5 Pro) функционирует как V-NLI. Для эксперимента Gemini сгенерировал искусственные ежедневные данные продаж по продуктам, регионам и представителям. Затем симулировано взаимодействие не-технического пользователя (менеджера по продажам) с V-NLI. Вот результат.

Пример сгенерированных данных:

Date,Region,Salesperson,Product,Category,Quantity,UnitPrice,TotalSales 2022-01-01,North,Alice Smith,Alpha-100,Electronics,5,1500,7500 2022-01-01,South,Bob Johnson,Beta-200,Electronics,3,250,750 2022-01-01,East,Carla Gomez,Gamma-300,Apparel,10,50,500 2022-01-01,West,David Lee,Delta-400,Software,1,1000,1000 2022-01-02,North,Alice Smith,Beta-200,Electronics,2,250,500 2022-01-02,West,David Lee,Gamma-300,Apparel,7,50,350 2022-01-03,East,Carla Gomez,Alpha-100,Electronics,3,1500,4500 2022-01-03,South,Bob Johnson,Delta-400,Software,2,1000,2000 2023-05-15,North,Eva Green,Alpha-100,Electronics,4,1600,6400 2023-05-15,East,Frank White,Epsilon-500,Services,1,5000,5000 2023-05-16,South,Bob Johnson,Beta-200,Electronics,5,260,1300 2023-05-16,West,David Lee,Gamma-300,Apparel,12,55,660 2023-05-17,North,Alice Smith,Delta-400,Software,1,1100,1100 2023-05-17,East,Carla Gomez,Epsilon-500,Services,1,5000,5000 2024-11-20,South,Grace Hopper,Alpha-100,Electronics,6,1700,10200 2024-11-20,West,David Lee,Beta-200,Electronics,10,270,2700 2024-11-21,North,Eva Green,Gamma-300,Apparel,15,60,900 2024-11-21,East,Frank White,Delta-400,Software,3,1200,3600 2024-11-22,South,Grace Hopper,Epsilon-500,Services,2,5500,11000 2024-11-22,West,Alice Smith,Alpha-100,Electronics,4,1700,6800

Эксперимент:

Типичный процесс начинается с общего запроса для обзора. Если вид нормальный, можно остановиться. Если подозревается проблема, инструмент углубляется в аномалии.

Далее фокус на регионе North для поиска аномалий.

Для последнего запроса анализ прогресса ежедневных продаж. Этот вид служит основой для дальнейших уточнений.

Примеры выше просты и близки к старым NLI. Но что если чат-бот уполномочен брать инициативу?

Это демонстрирует продвинутую возможность V-NLI: не только ответ, но и контекст, выявление паттернов или выбросов, которые пользователь мог пропустить.

Этот эксперимент показывает, что ассистенты вроде Gemini эффективно служат V-NLI. Симуляция началась с интерпретации общего запроса о продажах и перевода в визуализацию. Процесс выявил способность к итеративным разговорам, таким как углубление в сегмент или смена на временной ряд. Финал показал проактивность: модель не только ответила, но и самостоятельно выявила и визуализировала критическую аномалию. Такие инструменты выходят за роль исполнителей, становясь партнерами в исследовании. Но для этого их нужно уполномочить подходящим промптом.

Так ли этот мир идеален?

Несмотря на обещание демократизации, V-NLI сталкиваются с фундаментальными вызовами, приведшими к прошлым неудачам. Первый и главный — проблема неоднозначности, 'ахиллесова пята' всех систем естественного языка. Человеческий язык по сути неточен, что проявляется так:

• Лингвистическая неоднозначность: Слова имеют множественные значения. Запрос 'топ-клиенты' может означать по выручке, объему или росту; неверный выбор разрушает доверие.
• Недосказанность: Пользователи часто расплывчаты, прося 'покажи продажи' без указания времени, гранулярности или намерения (тенденция vs. итог).
• Домен-специфический контекст: Общий LLM бесполезен для бизнеса без понимания внутреннего жаргона или логики [16], [17].

Во-вторых, даже правильный ответ бесполезен, если нет доверия. Это 'черный ящик', как в истории с HR-партнером. Без объяснения 'почему' за 'чем' инсайт отвергается. Цепочка доверия критична. Когда V-NLI — непрозрачный ящик, пользователь становится 'попугаем данных', не способным защитить цифры в важных контекстах.

Наконец, 'последняя миля' — техническая и экономическая осуществимость. Простой вопрос (например, 'покажи пожизненную ценность клиентов из последней кампании') может требовать 200-строчного SQL, который ИИ не генерирует надежно. LLM не волшебство. Для полезности нужны обученные на специфических, очищенных датасетах. Это огромные recurring расходы. Вывод:

Единственный путь — гибридное будущее.

Неконтролируемая 'коробка для любых вопросов' недопустима.

Будущее V-NLI — не универсальный LLM; это гибкий LLM (для языка) на жесткой куративной семантической модели (для governance, точности и домен-знаний) [18], [19]. Вместо 'убийства' BI и панелей LLM и V-NLI станут катализатором. Они не заменят панель или статичный отчет. Они улучшат их. Ожидается интеграция как следующего поколения интерфейса, радикально повышающего качество взаимодействия с данными.

Что принесет будущее?

Будущее взаимодействия с данными указывает на гипотетический сдвиг парадигмы, далеко за пределы простого поискового поля — к мультимодальной агентной системе. Представьте систему, действующую как коллаборатор, а не инструмент. Пользователь в AR/VR-очках спрашивает: 'Почему провалилась последняя кампания?' Агент рассуждает над всеми данными: не только база продаж, но email-отзывы, изображения креативов, логи сайта. Вместо простой диаграммы — проактивная AR-панель с предиктивным выводом: 'Креатив плохо работал на целевой демографии, лендинг имел 70% отскока'. Ключ — 'агентный' шаг: система не останавливается на инсайте, а переходит к действию, возможно, заключая:

Я уже проанализировал топ-креативы Q2, набросал A/B-тест и уведомил DevOps о проблеме загрузки страницы.

Развернуть новый тест? Y/N

Как страшно ни звучит, это завершает эволюцию от 'разговора с данными' к 'коллаборации с агентом о данных' для автоматизированного реального исхода [20].

Это заявление вызывает вопросы, но здесь уместно остановиться. Интересно услышать мнения: реалистично ли такое будущее? Волнующе или страшно? В продвинутой агентной системе нужен ли финальный человеческий 'да/нет'? Или это механизм безопасности, который всегда потребуется? Жду обсуждения.

Заключительные замечания

Сделает ли разговорное взаимодействие аналитика — пишущего запросы и строящего диаграммы вручную — безработным? Вывод: вопрос не о замене, а о переопределении.

Чистое видение 'Звездного пути' с 'коробкой для любых вопросов' не реализуется. Оно страдает от неоднозначности языка и 'черного ящика', разрушающего доверие. Поэтому будущее — не универсальный LLM.

Вместо этого путь — гибридная система, сочетающая гибкость LLM с жесткостью куративной семантической модели. Эта парадигма не заменяет аналитиков; она возвышает их. Освобождает от 'сантехники данных'. Дает роль стратегического партнера в мультимодальной агентной системе, наконец-то мостящей разрыв между данными, инсайтами и автоматизированным действием.

Ссылки

[1] Vishit: A Visualizer for Hindi Text – ResearchGate

[2] AVDT – Automatic Visualization of Descriptive Texts

[3] GQVis: A Dataset of Genomics Data Questions and Visualizations for Generative AI

[4] Facilitating Conversational Interaction in Natural Language Interfaces for Visualization

[5] Towards Natural Language Interfaces for Data Visualization: A Survey – PubMed

[6] Chatbot-Based Natural Language Interfaces for Data Visualisation: A Scoping Review

[7] What is Conversational Analytics and How Does it Work? – ThoughtSpot

[8] How Conversational Analytics Works & How to Implement It – Thematic

[9] Conversational BI for Non-Technical Users: Making Data Accessible and Actionable

[10] Beyond Dashboards: How Conversational AI is Transforming Analytics

[11] The Why and The How: A Survey on Natural Language Interaction in Visualization

[12] Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity

[13] Evaluating LLMs for Visualization Generation and Understanding

[14] Chat2VIS: Generating Data Visualizations via Natural Language Using ChatGPT, Codex and GPT-3 Large Language Models – SciSpace

[15] Best 6 Tools for Conversational AI Analytics

[16] What are the challenges and limitations of natural language processing? – Tencent Cloud

[17] Natural Language Interfaces for Data Analysis with Visualization: Considering What Has and Could Be Asked

[18] Will LLMs make BI tools obsolete?

[19] Addressing the limitations of traditional BI tools for complex analyses

[20] Why Conversational AI Agents Will Replace BI Dashboards in 2025

[*] Аналогия со Звездным путем сгенерирована в ChatGPT, может не точно отражать действия персонажей. Сериал не смотрели около 30 лет.