Figena
Accentrust가 자체 개발한 엔터프라이즈 LLM 코어. 거버넌스 데이터, 승인, 민감한 워크플로를 위해 설계되어 Fabric, Guard, Studio, Signals에 지능을 제공합니다.
한눈에 보기
엔터프라이즈 네이티브 LLM
승인·거버넌스·규제 환경을 위해 학습·튜닝됨.
Fabric 기반
Fabric의 시맨틱·거버넌스 컨텍스트를 활용해 정확한 답변을 생성.
Guard로 보호
프롬프트·리트리벌·출력에 정책 적용, 전체 감사 가능.
Studio에서 운영
팀별 어시스턴트, 워크플로, 에이전트로 패키징.
Signals로 측정
실사용에서 품질·리스크·비즈니스 임팩트 모니터링.
왜 Figena인가
기업에는 승인, 민감 데이터, 규제 워크플로를 감당하는 LLM이 필요합니다. Figena는 Accentrust의 인텔리전스 계층으로, 거버넌스 컨텍스트에 기반해 정책을 준수하고 신뢰할 결과를 제공합니다.
Figena는 모델 품질과 기업 통제를 정렬합니다: Fabric이 신뢰 컨텍스트를 공급, Guard가 정책 집행, Studio가 어시스턴트를 실전화, Signals가 임팩트를 측정. 함께 Figena는 AI 네이티브 스택의 ‘두뇌’가 됩니다.
Figena가 하는 일
근거 기반 이해
Fabric의 시맨틱 레이어로 거버넌스 데이터에 기반해 추론하고 인용을 제공합니다.
- •관리되는 테이블·문서·벡터에서 검색.
- •지표·엔터티·계약 기준 시맨틱 정렬.
- •모든 답변에 인용·신뢰도·라인리지 포함.
정책 인지형 생성
Guard 정책을 응답 전·중·후에 준수.
- •접근 범위에 맞춘 프롬프트/컨텍스트 필터.
- •입·출력 자동 마스킹/레덕션.
- •고위험 액션·민감 데이터는 승인 필수.
툴 활용 추론
Studio를 통해 툴·함수를 호출, 안전 점검과 함께 오케스트레이션.
- •타입 지정 함수 호출과 레이트 리밋.
- •필요 시 대체 모델로 라우팅(비용/컴플라이언스).
- •툴 호출·비용·지연 전부 가시화.
지속적 개선
Signals와 평가로 안전성과 정확도를 계속 향상.
- •사실성·안전성·유용성 자동 평가.
- •사람 피드백으로 프롬프트·리트리벌 개선.
- •Signals가 임계값·플레이북 조정을 주도.
Figena 내부 역량
네이티브 거버넌스
Guard와 네이티브 통합, 모든 요청을 정책 정합·감사 가능하게 유지.
시맨틱 우선
Fabric 컨텍스트를 우선 사용, 인용을 제공해 환각을 억제.
적응형 라우팅
툴·백업 모델 간 최적 경로 선택(품질×비용).
피드백 주도
Signals·평가 피드백으로 프롬프트·리트리벌·툴 플랜을 지속 조정.
아키텍처 개요
Figena는 Accentrust 스위트의 중심: Fabric이 공급(커넥터, 시맨틱 레이어, 계약, 벡터), Guard가 보호(정책, 승인, 마스킹, 감사), Studio가 실전화(어시스턴트, 플로우, 툴), Signals가 관측(탐지, 예측, 추천, 실행).
주요 활용 사례
지식 & 검색
정책·제품·기술 문서에 대한 인용 포함 거버넌스 Q&A.
문서 코파일럿
요약, 조항 추출, 초안 작성. 승인·레덕션 지원.
운영 & 자동화
툴 호출·플로우 오케스트레이션. 가드레일·감사 포함.
의사결정 인텔리전스
내러티브, 시나리오 비교, Signals와 연계된 액션 제안.
통제된 모델 허브
기본은 Figena, 비용/정책 필요 시 대체 모델로 라우팅.