Este documento presenta Compliance Brain Assistant (CBA), un asistente de IA con agente conversacional diseñado para mejorar la eficiencia de las tareas diarias de cumplimiento de los empleados en entornos corporativos. CBA utiliza un enrutador de consultas de usuario que proporciona dos modos para equilibrar la calidad de la respuesta y la latencia. Primero, el modo FastTrack, que procesa solicitudes simples, recupera información relevante de un repositorio de conocimiento. Segundo, el modo FullAgentic, que procesa solicitudes complejas, busca proactivamente el contexto en varios documentos de cumplimiento y realiza operaciones complejas y llamadas a herramientas para procesar solicitudes aprovechando diferentes API/modelos. Los resultados de la evaluación experimental muestran que CBA mejora significativamente el rendimiento del LLM existente en términos de tasa promedio de coincidencia de palabras clave (83,7% vs. 41,7%) y tasa de aprobación de la evaluación LLM (82,0% vs. 20,0%) para una variedad de consultas relacionadas con la privacidad/cumplimiento del mundo real. Además, el diseño basado en enrutamiento se compara con los modos de vía rápida únicamente y con agente completo , y los resultados muestran que la tasa de coincidencia promedio y la tasa de aprobación son más altas mientras se mantiene casi el mismo tiempo de ejecución, lo que verifica la hipótesis de que el mecanismo de enrutamiento proporciona un buen equilibrio entre los dos modos.
