본 논문은 데이터 분석에서 복잡한 다단계 인사이트 합성을 위한 고급 추론 및 변환 엔진(ARTEMIS-DA, Advanced Reasoning and Transformation Engine for Multi-Step Insight Synthesis in Data Analytics)를 소개합니다. ARTEMIS-DA는 대형 언어 모델(LLMs, Large Language Models)을 강화하여 복잡한 다단계 데이터 분석 작업을 해결하기 위해 설계된 새로운 프레임워크입니다. ARTEMIS-DA는 세 가지 핵심 구성 요소를 통합합니다: Planner(플래너), Coder(코더), 그리고 Grapher(그래퍼). 플래너는 사용자의 복잡한 쿼리를 데이터 전처리, 변환, 예측 모델링, 시각화 등을 포함하는 구조적이고 순차적인 지시사항으로 분해합니다. 코더는 이러한 지시사항을 구현하기 위해 동적으로 Python 코드를 생성하고 실행합니다. 그래퍼는 생성된 시각화를 해석하여 실질적인 인사이트를 도출합니다. 이 구성 요소들 간의 협력을 조율함으로써 ARTEMIS-DA는 고급 추론, 다단계 변환, 다양한 데이터 모드 간의 합성 등이 포함된 정교한 분석 워크플로우를 효과적으로 관리합니다. ARTEMIS-DA는 WikiTableQuestions와 TabFact 등의 벤치마크에서 최고 수준(SOTA, state-of-the-art)의 성능을 달성하며, 이는 정밀성과 유연성을 바탕으로 복잡한 분석 작업을 처리할 수 있는 능력을 입증합니다. LLMs의 추론 능력과 자동 코드 생성 및 실행, 시각적 분석을 결합함으로써 ARTEMIS-DA는 다양한 데이터 분석의 과제들을 해결할 수 있는 견고하고 확장 가능한 다단계 인사이트 합성 솔루션을 제공합니다.