Итеративная визуализация данных: как самопроверка улучшает графики LLM

Парадокс: LLM отлично пишет код для графиков (8.3/10), но сами графики выходят плохие — 5.9/10 за обработку данных и 6.5/10 за визуальный дизайн. Исследование Statistics Netherlands обнаружило почему и как это фиксить. Метод позволяет получать качественные графики из табличных данных (CSV, Excel) через обычный чат с LLM — без навыков программирования и data science. Решение: итеративная самопроверка — модель генерирует график, видит результат, находит косяки, улучшает. После 2-3 циклов все метрики взлетают до 9+/10.