V7, GPT-6 Astra 적용한 Context Graph로 AI 에이전트 기관 기억 강화

V7은 기업 데이터를 AI 에이전트용 컨텍스트로 변환하는 플랫폼 V7 Go를 통해 분산된 업무 컨텍스트 문제를 해결하고 있다. 특히 최신 모델인 GPT-6 Astra를 가장 어려운 Context Graph 쿼리에 적용해 정확도 **89%**를 달성하며, 기존 모델 대비 성능을 크게 향상시켰다.

모델 계층화와 성능 개선

V7은 작업 복잡도에 따라 모델을 계층화하여 사용한다. GPT-5.6 Luna는 대량 문서 추출을 담당하며 문서당 비용을 78% 절감하고 정확도를 11.6%p 높였다. GPT-5.6 Terra와 Sol은 복잡한 추론과 도구 사용을 처리하며, GPT-5.6 Sol의 도구 호출 오류율은 **0.2%**로 이전 모델(GPT-5.5의 2.7%) 대비 대폭 개선되었다.

Context Graph 아키텍처와 벤치마크

Context Graph는 SharePoint나 Google Drive 등 저장소와 연결되어 엔티티와 관계를 스캔한다. 이 그래프 탐색 방식은 롱 컨텍스트 접근법보다 차수(order of magnitude) 저렴하고 빠르며, HERB 벤치마크에서 검색 전용 시스템이 공식 베이스라인 대비 69% 우위를 기록했다. 또한 답변 불가능한 쿼리에서의 환각(hallucination)은 38% 감소했다.

실무 적용 효과

금융 서비스 팀은 리뷰 시간을 100시간 이상에서 10시간 미만으로 단축하고 건당 $12,000의 전문가 비용을 절감했다. 자산 운용사는 딜 스크리닝 속도가 21배 빨라졌으며, 보험 팀은 클레임 처리 오류가 13.5% 감소했다. V7은 MCP 서버 통합을 통해 ChatGPT 및 Codex에서 Context Graph를 직접 사용할 수 있게 했으며, 워크플로우 제작 시간을 약 1시간에서 20분으로 줄였다.