Современные модели ИИ способны рассуждать над сложными задачами, но им не хватает бизнес-контекста, например умения определять текущие отчеты по фондам или сопоставлять сущности между системами. V7, основанная Rizzoli и Edwardsson в 2018 году, создала V7 Go, чтобы обучать ИИ-системы бизнес-операциям. V7 Go использует GPT-5.6 Luna для извлечения информации из миллионов файлов и организации ее в Context Graph, который связывает сущности, отношения и доказательства для поиска MCP и повторяемых рабочих процессов, охватывающих сотни шагов.

Context Graph решает проблему, при которой агенты заново обнаруживают контекст при каждом запросе, из-за чего теряется время и упускается ключевая информация. Когда данные поступают, V7 Go подключается к репозиториям, таким как Share Point и Google Drive, сканирует сущности и заполняет граф, который дешевле и быстрее обходить, чем подходы с длинным контекстом. Система сохраняет проверяемую трассу и сохраняет цитируемые доказательства до первоисточников.

На benchmark HERB система извлечения данных V7 улучшилась на 69%, а количество галлюцинаций сократилось на 38%. Клиенты сообщают о значительных улучшениях: управляющие активами проверяют сделки в 21 раз быстрее, сокращая процесс, занимавший целый день, до 15 минут, а команда финансовых услуг сократила время проверки с более чем 100 часов до менее чем 10 часов, сэкономив 12 000 долларов затрат на экспертов на каждое взаимодействие.

Ключевые сущности: Компании: V7, OpenAI | Люди: Alberto Rizzoli