# data[].attributes.body
Habilitar ao usuário especificar qual visualização pré-definida ele quer utilizar para plotar dados coletados via Text2Sql

Barras

Pizza

Dispersão

Tendência

# data[].attributes.headline
LLM para apontar visualização apropriada

# data[].attributes.subject
LLM para apontar visualização apropriada

# data[].attributes.body
Fazer uma pesquisa para usar LLM que analise o tipo de dados e aponte a forma como o dado dever plotado

Spike - POC

# data[].attributes.headline
Ferramenta automatizada para gerar várias visualizações 

# data[].attributes.subject
Ferramenta automatizada para gerar várias visualizações 

# data[].attributes.headline
Export de parâmetros gráficos (equações, funções e etc)

# data[].attributes.subject
Export de parâmetros gráficos (equações, funções e etc)

# data[].attributes.body
Habilitar a funcionalidade de gerar um pandas profile para gerar insights sobre dados coletados via modelo Text2Sql

# data[].attributes.body
-Fazer estudo sobre quais visualizações devem ser implementados pelo backend ou front-end; (1 Sprint)

-Implementar visualizações gráficas no back-end; (Plotly, FIORI)

-Implementar visualizações gráficas no front-end; (1 Sprint)

-Instruir FinChat para compreender comandos de visualização; (1 Sprint)

-Implementação de geração de recursos de backend como pandas profile no backend e disponibilizar para o front-end; (1 Sprint)