আজকালের AI models জটিল কাজ বোঝার মাধ্যমে কাজ করতে পারে, কিন্তু ব্যবসायિક context যেমন বর্তমান fund reports শনাক্ত করা বা systems-এর মাঝে entities মিলিয়ে দেওয়ার মতো জ্ঞানের ঘাটতি আছে। 2018 সালে Rizzoli এবং Edwardsson দ্বারা স্থাপিত V7, AI systems-কে business operations শেখানোর জন্য V7 Go তৈরি করেছে। V7 Go GPT-5.6 Luna ব্যবহার করে millions of files থেকে information বের করে, তাদের Context Graph-এ organize করে, যেখানে entities, relationships এবং evidence connect করা হয় MCP search এবং hundreds of steps-এর মধ্য দিয়ে চলা repeatable workflows-এর জন্য।

Context Graph সেই সমস্যা সমাধান করে যেখানে agents প্রতিটি request-এ context আবার খুঁজে পায়, যা time নষ্ট করে এবং key information মিস করে। data আসলে, V7 Go Share Point এবং Google Drive-এর মতো repositories-এর সাথে connect করে, entities scan করে এবং একটি graph populate করে যেটি long-context approaches-এর তুলনায় কম খরচে এবং দ্রুত traverse করা যায়। system একটি auditable trail বজায় রাখে এবং original sources-এর দিকে cited evidence ঠিকভাবে রাখে।

HERB benchmark-এ, V7-এর retrieval system 69% উন্নত হয় এবং hallucinations 38% কমে। Customers বড় gains রিপোর্ট করে: asset managers deals 21x দ্রুত screen করে, পুরো দিনের প্রক্রিয়া 15 মিনিটে কমিয়ে দেয়, যখন একটি financial services team review time কমিয়ে 100+ hours থেকে 10 hours-এর নিচে নামিয়েছে, যা প্রতি engagement-এ $12,000 expert costs বাঁচায়।