आज के AI models जटिल कार्यों को समझकर हल कर सकते हैं, लेकिन उनमें व्यवसायिक context की कमी है, जैसे वर्तमान fund reports की पहचान करना या systems के बीच entities को मिलाना। V7 को Rizzoli और Edwardsson ने 2018 में स्थापित किया था, और उसने AI systems को business operations सिखाने के लिए V7 Go बनाया। V7 Go GPT-5.6 Luna का उपयोग करके millions की संख्या में files से information extract करता है और उन्हें Context Graph में organize करता है, जो entities, relationships और evidence को connect करता है ताकि MCP search और hundreds of steps तक फैले repeatable workflows संभव हों।

Context Graph उस समस्या को हल करता है जिसमें agents हर request पर context फिर से खोजते हैं, जिससे समय बर्दाश्त होता है और key information छूट जाती है। data आने पर, V7 Go Share Point और Google Drive जैसे repositories से connect करता है, entities scan करता है और एक graph populate करता है जिसे long-context approaches की तुलना में कम खर्च में और जल्दी traverse किया जा सकता है। system एक auditable trail बनाए रखता है और original sources तक cited evidence को सुरक्षित रखता है।

HERB benchmark पर, V7 का retrieval system 69% बेहतर हुआ और hallucinations 38% कम हुए। Customers ने significant gains की सही की: asset managers deals को 21x तेज़ screen करते हैं, जिससे पूरे दिन की प्रक्रिया 15 मिनट में कम हो जाती है, जबकि एक financial services team ने review time को 100 hours से अधिक से घटाकर 10 hours से कम कर दिया, जिससे प्रत्येक engagement में $12,000 expert costs बचे।