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# Visualize 연산자

## 개요

{% hint style="info" %}
해당 `시각화` operator는 Panther 버전 1.110부터 오픈 베타이며, 모든 고객이 사용할 수 있습니다. 특히 다음 사항에 유의하세요 [제한 사항](#limitations) 아래에 나열된 항목을 확인하고, 버그 보고와 기능 요청은 Panther 지원 팀과 공유해 주세요.
{% endhint %}

다음을 사용하세요 `시각화` 쿼리 결과의 막대형, 선형, 숫자형, 파이 차트 또는 표를 생성하는 operator입니다.

```kusto
| visualize <bar|line|number|pie|table> <annotation>=<expression>[, ...] 
```

다음을 사용할 수 있습니다 `시각화` 두 개의 필드가 있고 그중 적어도 하나가 숫자형인 모든 결과 집합에 사용할 수 있습니다. 특히 다음과 함께 사용하는 것이 유용합니다 `시각화` 와 함께 [`요약`](/ko/pantherflow/operators/summarize.md) 및 다음과 같은 집계 [`agg.count()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.count). 다음은 `시각화` operator는 PantherFlow 쿼리에서 마지막에 사용해야 하며, 데이터를 필터링하거나 변환하지 않습니다.

{% hint style="info" %}
시각화를 생성한 후에는 다음에 추가할 수 있습니다 [사용자 지정 대시보드](/ko/search/visualization-and-dashboards/custom.md).
{% endhint %}

기본적으로 `시각화` 세로 막대 차트를 표시하지만, 다음을 사용하여 `선형`, `막대형`, `number`, `파이`, 또는 `표` 를 유형으로 설정할 수 있습니다. 다음을 사용해 시각화를 더 세밀하게 조정할 수 있습니다. [지원되는 주석](#supported-annotations).

### 제한 사항

* 차트(`선형`, `막대형`, 그리고 `파이` 시각화)에서는 다음을 선언할 때 잘못된 열이 선택될 수 있습니다 `series=` 하지만 다음은 아닙니다 `xcolumn=`, 또는 그 반대(`xcolumn=` 하지만 다음은 아닙니다 `series`)
* 세로 막대 차트를 가로로(왼쪽/오른쪽) 이동하려면 세로로(위/아래) 스크롤해야 합니다
* 최대 999개의 데이터 포인트를 시각화할 수 있습니다
* 데이터는 정렬된 순서로 표시됩니다. 시계열 데이터의 경우, 그래프에서 시간 순서대로 보이게 하려면 시간 기준으로 데이터를 정렬해야 합니다
* 막대 차트에서는 열이 알파벳 순으로 정렬되며 다시 배치할 수 없습니다

## 지원되는 시각화 유형

* `막대형` (기본값): 범주형 데이터는 직사각형 막대로 표시됩니다.
* `선형`: 시간에 따른 추세를 보여주는 데 흔히 사용되며, 데이터 포인트는 직선으로 연결됩니다.
  * 차트를 만들려면 `선형` 차트에서 x축에 표시되는 필드는 날짜/시간 데이터 유형이어야 합니다.
* `number`: 단일 집계 값을 크고 눈에 띄는 숫자로 표시합니다.
  * 이 차트 유형은 총 개수, 합계, 평균, 최댓값 또는 최솟값과 같은 주요 지표를 단일 값으로 강조 표시할 때 사용합니다.
  * 첫 번째 결과 행에 숫자 열이 최소 하나 필요합니다. 다음과 같은 집계 함수를 사용하세요 [`agg.count()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.count), [`agg.sum()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.sum), [`agg.avg()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.avg), [`agg.max()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.max), 또는 [`agg.min()`](https://docs.panther.com/ko/pantherflow/operators/pages/c558177b40b82223aa5247e48b550d9e8e0ee9b1#agg.min) 숫자 열을 생성하기 위해
* `파이`: 데이터를 원형 차트의 조각으로 표시하며, 비율과 전체의 일부를 보여주는 데 유용합니다.
  * 범주형 데이터에서 카테고리 간 상대적 크기나 백분율 분포를 시각화할 때 이 차트 유형을 사용합니다.
* `표`: 데이터가 표 형식으로 표시됩니다.
  * 이는 이미 다음에 표시된 결과 테이블과 유사하지만 [검색](/ko/search/search-tool.md), 다음을 사용하는 것은 `표` 표 형식 데이터를 다음에 추가하고 싶다면 유용할 수 있습니다 [사용자 지정 대시보드](/ko/search/visualization-and-dashboards/custom.md).

## 지원되는 주석

다음을 사용하여 주석을 `시각화` 최종 시각화를 사용자 지정하세요. 여러 주석은 쉼표로 구분합니다. 예를 들면:

```kusto
| visualize bar legend=left, orientation=horizontal, title="내 차트"
```

{% hint style="info" %}
아래 주석 중 하나를 사용하려면, 쿼리에서 시각화 유형도 명시적으로 설정해야 합니다 (`막대형`, `선형`, `number`, 또는 `파이`).
{% endhint %}

<table><thead><tr><th width="133.1796875">주석</th><th width="288.7109375">설명</th><th width="201.9119873046875">지원되는 시각화 유형</th><th width="176.8359375">지원되는 값</th><th width="143.1015625">예시</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>제목</code></td><td>차트 제목입니다. 제공되지 않으면 기본값은 <code>&#x3C;x축 필드 이름> 대 &#x3C;y축 필드 이름></code> 는 차트 유형에 사용되며, <code>숫자</code> 다음과 같은 <code>number</code> 시각화에 사용됩니다. 값에 공백이 포함되면 따옴표로 묶어야 합니다.</td><td><code>막대형</code>, <code>선형</code>, <code>number</code>, <code>파이</code>, <code>표</code></td><td><code>&#x3C;문자열></code></td><td><code>title="내 차트"</code></td></tr><tr><td><code>방향</code></td><td>차트의 방향입니다. 만약 <code>xcolumn</code>, <code>ycolumn</code>, 또는 <code>series</code> 이 설정되어 있으면 다음보다 우선할 수 있습니다 <code>방향</code>.</td><td><code>막대형</code></td><td><code>세로</code> (기본값)<br><code>가로</code></td><td><code>orientation=horizontal</code></td></tr><tr><td><code>범례</code></td><td><p>차트 범례의 존재 여부와 위치입니다.<br><br>기본값은 <code>숨김</code> 단일 시리즈 데이터의 경우이며 <code>하단</code> 다중 시리즈 데이터의 경우입니다.</p><p>범례를 숨기려면 다음을 사용하세요 <code>숨김</code>.</p></td><td><code>막대형</code>, <code>선형</code>, <code>파이</code></td><td><code>숨김</code> (단일 시리즈 데이터의 기본값)<br><code>표시</code> (기본값: <code>하단</code>)<br><code>상단</code><br><code>하단</code> (다중 시리즈 데이터의 기본값)<br><code>왼쪽</code><br><code>오른쪽</code></td><td><code>legend=right</code></td></tr><tr><td><code>xcolumn</code></td><td>x축에 표시되어야 하는 필드의 이름입니다. (x축 레이블이 아닙니다.)</td><td><code>막대형</code>, <code>선형</code></td><td><code>&#x3C;문자열></code></td><td><code>xcolumn=mean</code></td></tr><tr><td><code>ycolumn</code></td><td>y축에 표시되어야 하는 필드의 이름입니다. (y축 레이블이 아닙니다.)</td><td><code>막대형</code>, <code>선형</code></td><td><code>&#x3C;문자열></code></td><td><code>ycolumn=디택션Id</code></td></tr><tr><td><code>series</code></td><td><p>데이터 그룹화에 사용될 필드의 이름입니다.<br><br>차트는 다음과 같이 될 수 있습니다:</p><ul><li>단일 시리즈: 다음에 대해 하나의 선으로 표시됩니다 <code>선형</code> 차트와 다음에 대해 단일 색상으로 구성된 막대로 표시됩니다 <code>막대형</code> 차트</li><li>다중 시리즈: 다음에 대해 각기 다른 색상의 여러 선으로 표시됩니다 <code>선형</code> 차트와 다음에 대해 여러 색상으로 구성된 막대로 표시됩니다 <code>막대형</code> 차트</li></ul><p>만약 <code>series</code> 가 제공되지 않으면, PantherFlow는 어떤 필드를 series로 취급해야 하는지 추정합니다 <code>series</code> 값도 복사하세요.</p></td><td><code>막대형</code>, <code>선형</code></td><td><code>&#x3C;문자열></code></td><td><code>series=email</code></td></tr></tbody></table>

## 예시

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let my_table = datatable [
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2 },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 10 }
];
```

{% endhint %}

### 기본 막대 차트

```kusto
my_table
| visualize
```

<figure><img src="/files/26c10ce2bd73cfe5950d2f40f46804d3d8300cd3" alt="A table with the title &#x22;actionName vs events&#x22; is shown, with four vertical columns."><figcaption></figcaption></figure>

### 다음이 있는 막대 차트 `범례`, `방향`, 그리고 `제목` 설정됨

```kusto
my_table
| visualize bar legend=left, orientation=horizontal, title="내 차트"
```

<figure><img src="/files/1afb5f55722b12302d960054135707e0354e2873" alt="A table titled &#x22;My Chart&#x22; with four horizontal columns are shown."><figcaption></figcaption></figure>

### 다음이 있는 막대 차트 `agg.count()`

이 예시는 두 개보다 많은 필드를 가진 샘플 데이터(대부분의 실제 데이터 세트와 유사)를 사용합니다. 쿼리는 다음을 사용합니다 `summarize events = agg.count() by actionName` 두 개의 필드를 가진 결과 집합을 생성하기 위해(`actionName` 그리고 `events`) 전에 `시각화` 가 사용됩니다. 집계에 대해 자세히 알아보려면 [PantherFlow 함수](/ko/pantherflow/functions.md#aggregations) 그리고 `요약` 에서 [요약 연산자](/ko/pantherflow/operators/summarize.md).

이 쿼리에는 고유한 예제 데이터가 있습니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let panther_audit = datatable [
  { "actionName": "SIGN_IN", "id": "222ef2375b1bf394f687ea842065", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-14 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "id": "320a3b11b854c5ceebb2d08420d99d09", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-10-16 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "id": "86a6c88c5b39ede087d3e98420e022", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-04 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_USER", "id": "5a0cbd047f5bf380c281d68420bec709", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-12 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_USER", "id": "4b0d0f487a2ae459c3976f8420d1a810", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-11 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_USER", "id": "7c1e1a59f6bcf4b6d5b83f8420baf911", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-10-27 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_USER", "id": "9d2f2b60a7cdb58ff6a96f8420fa0b12", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-09 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_룰", "id": "1e3f3c7189eec6c1e8ca7f8420e3c213", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-13 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_룰", "id": "2f404d82aa1fe7d3f9d58f8420e5d314", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-10-31 00:00:00") },
  { "actionName": "CREATE_룰", "id": "603f5e93bb20f8e509e79f8420e7e415", "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-11-03 00:00:00") }
];
```

{% endhint %}

```kusto
panther_audit
| summarize events = agg.count() by actionName
| sort actionName desc
| limit 4
| visualize
```

<figure><img src="/files/e063a834a3267c12080304a409aaa9fdd2455da3" alt="A table titled &#x22;actionName vs events&#x22; is shown with four vertical columns."><figcaption></figcaption></figure>

### 다음이 있는 선 차트 `제목` 설정됨

이 쿼리에는 고유한 예제 데이터가 있습니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let my_table = datatable [
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-14 00:00:00"), "events": 120 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-13 00:00:00"), "events": 20 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-12 00:00:00"), "events": 150 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-11 00:00:00"), "events": 200 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-10 00:00:00"), "events": 50 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-09 00:00:00"), "events": 80 },
  { "p_event_time": time.parse_timestamp("2024-08-08 00:00:00"), "events": 10 }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| visualize line title="지난주의 이벤트"
```

<figure><img src="/files/97ad5b54a5ef386c62feddfb52197a3c833ef055" alt="A line chart titled &#x22;Last week&#x27;s events&#x22; is shown, with seven data points."><figcaption></figcaption></figure>

### 시간별 작업 수를 측정하는 선 차트

아래 쿼리는 다음을 표시합니다 [Panther 감사 로그](/ko/data-onboarding/supported-logs/panther-audit-logs.md) 지난 2일 동안의 시간별 작업 수를 표시하며, 데이터를 시간 단위로 버킷팅합니다. 각 `actionName`.

{% hint style="info" %}
이 페이지의 다른 예시 쿼리와 달리, 다음을 `datatable` 모의 데이터를 제공하는 대신, 아래 쿼리는 다음의 실제 데이터에서 가져옵니다 `panther_logs` 데이터베이스.
{% endhint %}

```kusto
panther_logs.public.panther_audit
| where p_event_time >= time.ago(2d)
| summarize count = agg.count() by actionName, hour = time.trunc('hour', p_event_time)
| sort hour asc
| visualize line legend=bottom, title='시간별 작업 수'
```

<figure><img src="/files/af9740528a802affc45681d33799d56be0bc41ad" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 디택션Id별 알러트 수를 측정하는 선 차트

아래 쿼리는 다음 기준의 알러트 수를 표시합니다 `디택션Id` 지난 2주 동안 일별로.

{% hint style="info" %}
이 페이지의 다른 예시 쿼리와 달리, 다음을 `datatable` 모의 데이터를 제공하는 대신, 아래 쿼리는 다음의 실제 데이터에서 가져옵니다 `panther_signals` 데이터베이스.
{% endhint %}

```kusto
panther_signals.public.signal_알러트s
| where p_event_time >= time.ago(14d)
| summarize count = agg.count() by 디택션Id, hour = time.trunc('day', p_event_time)
| sort hour asc
| visualize line title="일별 디택션Id별 알러트 수"
```

<figure><img src="/files/e687fca18ad4fb0ca7e06eabb42f2cf2f24d91db" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 디택션까지의 평균 시간을 측정하는 막대 차트

아래 쿼리는 이벤트가 수집된 시점과 디택션이 트리거된 시점 사이의 평균 시간을 표시하며, 가장 느린 15개의 룰에 대해 `디택션Id`.

{% hint style="info" %}
이 페이지의 다른 예시 쿼리와 달리, 다음을 `datatable` 모의 데이터를 제공하는 대신, 아래 쿼리는 다음의 실제 데이터에서 가져옵니다 `panther_signals` 데이터베이스.
{% endhint %}

```kusto
panther_signals.public.signal_알러트s
| where p_event_time >= time.ago(7d) and ingestTimeTo디택션Seconds != null
| summarize mean = agg.avg(ingestTimeTo디택션Seconds) by 디택션Id
| sort mean desc
| limit 15
| visualize bar xcolumn=mean, ycolumn=디택션Id, legend=right, orientation=horizontal, title='평균 디택션 시간'
```

<figure><img src="/files/9e92b988532fcb3356809ae93a7e09757b53da84" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 다음을 사용하는 막대 차트 `series`

이 쿼리에는 고유한 예제 데이터가 있습니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터:

```kusto
let my_table = datatable [  
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 , "user": "alice"},
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 7 , "user": "bob"},
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 4 , "user": "charlie"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2, "user": "alice"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 3, "user": "chris"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 5, "user": "emily"},
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 1, "user": "alice" },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 , "user": "frankie"},
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 3 , "user": "ross"},
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 12, "user": "betsy" },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 6, "user": "bob" },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 6, "user": "casey" }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| visualize bar series=user
```

<figure><img src="/files/c6349518fd3fdc63d4adf94331fda8045f31ea6e" alt="Under an actionName vs events header is a bar chart. There are four vertical columns, and each column in separated into three colors."><figcaption></figcaption></figure>

### 도시, 국가별 로그인 수를 표시하는 막대 차트

{% hint style="info" %}
이 페이지의 다른 예시 쿼리와 달리, 다음을 `datatable` 모의 데이터를 제공하는 대신, 아래 쿼리는 다음의 실제 데이터에서 가져옵니다 `okta_systemlog` 데이터베이스.
{% endhint %}

```kusto
panther_logs.public.okta_systemlog
| where eventType == 'user.session.start' and p_event_time > time.ago(90d)
| extend country = client.geographicalContext.country, city = client.geographicalContext.city
| summarize events = agg.count() by country, city
| project country, events, city
| sort events desc
| limit 10
| visualize bar orientation=horizontal,title='도시, 국가별 로그인'
```

<figure><img src="/files/0b0139a9f174878f188c2e410a4eced4e9af9a0c" alt="A bar char is shown, titled &#x22;Logins by city, country.&#x22; There are four bars, labeled Atlanta, Maplewood, Athens, and Thessaloniki."><figcaption></figcaption></figure>

### 비례 데이터가 있는 파이 차트 시각화

이 예시는 다양한 작업 유형의 분포를 비례 데이터로 표시합니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let my_table = datatable [
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2 },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 10 }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| visualize pie title="작업 분포"
```

<figure><img src="/files/71da63aed45c3141e05810d8f015248db434145b" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 집계 데이터가 있는 파이 차트

아래 쿼리는 지난주 Panther 감사 작업의 유형별 분포를 표시합니다:

```kusto
panther_logs.public.panther_audit
| where p_event_time >= time.ago(7d)
| summarize events = agg.count() by actionName
| sort events desc
| limit 8
| visualize pie title="작업 유형 분포 (최근 7일)"
```

<figure><img src="/files/0a859f40000c037b3667f89e926040495f79f46e" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 총 알러트 수를 표시하는 숫자 시각화

해당 `number` 시각화는 단일 집계 값을 눈에 띄게 표시합니다. 다음과 함께 사용하세요 `요약` 한 행을 생성하는

```kusto
panther_signals.public.correlation_signals
| where p_알러트_creation_time > time.ago(24h)
| summarize total_알러트s = agg.count()
| visualize number title="알러트(최근 24시간)"
```

<figure><img src="/files/ebee2bdc7edcdf8d6982c2ef0055db932810597e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 평균 수집-디택션 시간을 표시하는 숫자 시각화

```kusto
panther_signals.public.signal_알러트s
| where p_event_time >= time.ago(7d) and ingestTimeTo디택션Seconds != null
| summarize avg_seconds = agg.avg(ingestTimeTo디택션Seconds)
| visualize number title="평균 디택션 시간(초)"
```

<figure><img src="/files/f961719261509aee941d58971d1b205db190e813" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 예제 데이터를 사용하는 숫자 시각화

{% hint style="info" %}
예제 데이터

```kusto
let my_table = datatable [
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 },
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2 },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 10 }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| summarize total = agg.sum(events)
| visualize number title="총 이벤트"
```

<figure><img src="/files/4457b0960735baca7c26429135f36989589ea7d0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 다음을 사용하는 표 시각화 `제목` 설정됨

이 쿼리에는 고유한 예제 데이터가 있습니다:

{% hint style="info" %}
예제 데이터:

```kusto
let my_table = datatable [  
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 12 , "user": "alice"},
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 7 , "user": "bob"},
  { "actionName": "SIGN_IN", "events": 4 , "user": "charlie"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 2, "user": "alice"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 3, "user": "chris"},
  { "actionName": "CREATE_알러트_DESTINATION", "events": 5, "user": "emily"},
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 1, "user": "alice" },
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 4 , "user": "frankie"},
  { "actionName": "CREATE_USER", "events": 3 , "user": "ross"},
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 12, "user": "betsy" },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 6, "user": "bob" },
  { "actionName": "CREATE_룰", "events": 6, "user": "casey" }
];
```

{% endhint %}

```kusto
my_table
| visualize table title='사용자별 작업'
```

<figure><img src="/files/6070bf4ebf01e892c76dadaf583c17915e150019" alt="Under an &#x22;Actions by user&#x22; title is a table with three columns, labeled actionName, events, and user."><figcaption></figcaption></figure>


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