인공지능 모델이 데이터 시각화 코드를 만들 때 축 설정이나 눈금, 레이아웃 같은 저수준 파라미터를 잘못 잡아 차트가 깨지는 문제는 오래전부터 한계로 꼽혀 왔다. 마이크로소프트 리서치와 중국 런민대학교 IDEAS Lab은 이 문제를 풀려고 시각화 전용 중간 언어 Flint를 공개했다. 개발자가 시맨틱 타입과 시각화 의도만 정하면 컴파일러가 차트 코드를 알맞게 만들어 렌더링하는 구조다. Flint의 기술적 특징과 생태계를 정리한다.

AI 차트 생성의 한계를 극복하는 시각화 언어 Flint

마이크로소프트 리서치(Microsoft Research)와 중국 런민대학교(Renmin University of China) IDEAS Lab이 함께 차트 전용 시각화 중간 언어(Visualization Intermediate Language) Flint를 개발해 공개했다. 라이선스는 오픈소스 MIT이고, TypeScript 개발 환경과 npm 패키지를 공식 지원한다.

지금까지 대규모 언어 모델(LLM)이나 AI 에이전트는 축(axes), 눈금(scales), 0 기준선, 레이블 각도, 색상 램프 같은 저수준 시각화 파라미터를 수백 줄씩 직접 써야 했다. 그러다 보니 파라미터 하나만 잘못 잡아도 차트의 데이터가 왜곡되거나 레이아웃이 무너지는 일이 잦았다.

Flint에서는 사용자가 두 가지만 선언한다. 데이터 컬럼의 의미를 나타내는 시맨틱 타입과, 차트 종류에 해당하는 차트 인텐트다. 축 유형과 눈금 간격, 범례는 Flint 컴파일러가 계산하므로 LLM이 시각화 코드를 잘못 생성할 여지가 처음부터 줄어든다.

LLM 벤치마크로 입증된 차트 생성 품질 향상

Flint를 거쳐 차트를 만드는 방식은 LLM이 시각화 코드 전체를 직접 쓰는 DirectVL 방식보다 품질이 높았다. Tidy Tuesdays 데이터셋으로 LLM-judge 평가를 했더니, 시험한 GPT 모델 모두에서 Flint 쪽 점수가 더 높게 나왔다.

GPT-5.1은 직접 코드를 생성하면 15.91점, Flint를 거치면 16.27점이었다. GPT-5-mini는 15.60점에서 16.16점으로, GPT-4.1은 15.34점에서 15.91점으로 올랐다.

저수준 파라미터는 컴파일러에 맡기고 모델은 시맨틱 명세에만 집중하게 하는 방식이 차트의 정확도와 시각적 안정성을 실제로 끌어올린다는 것이 이 수치로 드러난다.

Flint 중간 언어를 거쳐 차트를 생성할 때 모든 GPT 모델에서 직접 코드 생성 방식보다 높은 평가 점수를 얻었다.

단일 명세로 통합 지원하는 광범위한 시각화 생태계

Flint는 통합 명세(Specification) 하나로 차트 유형 50종과 주요 백엔드 렌더링 라이브러리 5개로의 변환을 지원한다. 명세를 한 번 써 두면 Vega-Lite, ECharts, Chart.js, Plotly, Excel 가운데 원하는 규격으로 차트를 자동 컴파일할 수 있다.

공식 갤러리에는 시각화 예제 123개와 프리셋 디자인 테마 10개가 있다. 테마에는 The Economist, New York Times, Nature, McKinsey 등이 들어 있어서 개발자가 이런 디자인 스펙을 바로 가져다 쓸 수 있다.

기능도 계속 늘고 있다. v0.4.0 업데이트에서 Plotly 차트 38종과 편집 가능한 네이티브 Excel 차트 템플릿 18종이 새로 추가됐다.

Flint는 하나의 통합 명세만으로 50종의 차트 유형과 5개 백엔드 라이브러리 변환을 지원한다.

MCP 서버 지원 및 로컬 인프로세스 실행 환경

Flint는 AI 에이전트와 연동할 수 있도록 flint-chart-mcp라는 Model Context Protocol(MCP) 서버를 제공한다. 기존 차트용 MCP 서버들은 차트 종류마다 도구를 따로 선언해 26개가 넘는 도구를 노출했는데, Flint가 내놓는 도구는 5개뿐이다.

도구를 이렇게 줄일 수 있는 것은 ChartAssemblyInput이라는 스키마 하나가 40종 가까운 차트 타입과 여러 백엔드를 아우르기 때문이다. AI 에이전트는 길게 늘어진 도구 목록에서 헤맬 필요 없이 정해진 스키마 안에서 시각화 작업을 넘기면 된다.

보안과 성능에서도 이점이 있다. 사용자 데이터를 외부 원격 렌더링 서비스에 올리지 않고, 로컬 인프로세스(in-process) 환경에서 차트 이미지를 만들거나 인터랙티브 뷰어를 바로 띄운다.

flint-chart-mcp는 단일 스키마 기반의 5개 전용 도구로 로컬 환경에서 차트를 빠르게 렌더링한다.

마이크로소프트 Data Formulator 적용과 향후 전망

Flint는 이미 실무 도구에 쓰이고 있다. 마이크로소프트의 대화형 데이터 시각 분석 도구 Data Formulator의 핵심 엔진이 Flint이고, 이 도구의 AI 기반 분석 흐름을 받친다.

개발자와 데이터 분석가는 축 설정이나 눈금 각도 같은 저수준 파라미터를 만지느라 시간을 쓰지 않아도 된다. 데이터 컬럼의 시맨틱 타입과 시각화 의도만 지정하면 결과물이 나오니 그만큼 개발 속도가 빨라진다.

github.com/microsoft/flint-chart 저장소를 중심으로 오픈소스 생태계가 커지면서, Flint는 AI 에이전트와 데이터 시각화 라이브러리 사이를 잇는 중간 언어로 쓰임새를 넓혀 가고 있다.

참고