본 논문은 탐색적 데이터 분석(EDA)에 널리 사용되는 계산 노트북에서 LLM 기반 코드 생성 및 결과 해석을 위한 효율적인 컨텍스트 선택의 중요성을 강조합니다. 사용자들이 노트북의 복잡성으로 인해 분석의 전체적인 흐름을 파악하는 데 어려움을 겪고, LLM 작업에 적합한 컨텍스트를 선택하는 데 어려움을 겪는 문제를 제기합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 EDA 워크플로우의 의미론적 시각화를 제공하고, 분석 종속성을 지정하며, LLM을 위한 작업 관련 컨텍스트를 대화형으로 선택할 수 있게 해주는 JupyterLab 확장 기능인 NoteEx를 소개합니다. NoteEx는 사용자 연구를 통해 기존 방식 대비 향상된 정신 모델 유지 및 컨텍스트 선택 능력을 보였으며, 이는 LLM 응답의 정확성과 관련성을 높이는 결과를 가져왔습니다.
