在数据规模逐渐膨胀的当下，基于网页端的交互可视化，不再能够把所有的数据存储在内存中并处理。为了能更好得与大规模数据沟通，可视化的应用也需要一个强大的后端支撑。当前端的交互可视化遇上后端数据库服务，开发者面临着许多新兴的问题，例如交互逻辑到API以及数据库查询的映射，非同步的请求响应处理，以及缓存数据优化等等。本文的核心想法就是希望提出一个通用的框架，来帮助开发者透明得编写前端交互可视化，自动地处理上述问题。

当用户需要在一个包含许多个可视化的可视化集合中(例如Observable或Tableau)进行检索时，好的缩略图能够帮助用户快速地判断一个可视化和他的实际检索目标的关联，从而快速筛查候选结果，较大地提升用户检索的效率。然而在当前的许多可视化创作与分享网站上，可视化的缩略图生成方法是存在较大缺陷的。本次我们将要介绍的工作VizSnippets就针对这些问题从图片选择和文本关键字选择两个方面提出了一个自动化的可视化缩略视图生成方法。