Catalog scale
miles de referencias
El problemaEnriquecer un catálogo grande y cubrir picos de soporte hace del coste el factor decisivo.
HelmcodeTarifa plana por key: todo el catálogo y cada campaña a un coste fijo y predecible.
sectores · E-commerce y retail
Todo el catálogo, todas las campañas, una tarifa.
Catálogos de miles de referencias y picos estacionales de soporte hacen del coste el factor decisivo. Búsqueda semántica, fichas de producto y soporte a tarifa plana, medible en conversión.
la economía
La economía, por diseño.
Cada palanca de coste, mapeada a una capacidad de la plataforma. La soberanía viene de serie.
Conversion
búsqueda semántica
El problemaLa calidad de la búsqueda on-site mueve la conversión más que casi nada.
Helmcodeqwen3-embedding más reranking: el caso de entrada natural y medible en conversión.
Sovereignty
UE · RGPD
El problemaLos chats y datos de cliente deben mantenerse conformes al RGPD.
HelmcodeInferencia solo en la UE con cero logs para el chatbot de cara al cliente.
cómo se mide la calidad de búsqueda
Por qué no hay un mejor modelo de embeddings.
La búsqueda on-site es la palanca que mueve la conversión y funciona sobre un modelo de embeddings. El benchmark público de esos modelos llegó a una conclusión que debería cambiar cómo compras: no hay ganador que elegir, solo un encaje que encontrar.
01
Ocho tareas, no una
El Massive Text Embedding Benchmark abarca 8 tareas de embeddings sobre 58 datasets y 112 idiomas. La recuperación, que es lo que hace una búsqueda de catálogo, es una tarea entre varias y un modelo afinado para clasificación o clustering se está midiendo en otra cosa.
02
Nadie domina
Tras evaluar 33 modelos, los autores afirman llanamente que ningún método concreto de embeddings domina en todas las tareas. El campo no tiene una respuesta universal, así que un proveedor que te diga que tiene el mejor modelo de embeddings te está describiendo una columna de una tabla muy ancha.
03
Así que abarata el cambio
Esa conclusión es un argumento sobre arquitectura antes que sobre ningún modelo: lo que compensa es poder reindexar tu catálogo con otro modelo cuando cambie la evidencia, en tu idioma y tu dominio, sin renegociar nada.
MTEB · Massive Text Embedding Benchmark "MTEB: Massive Text Embedding Benchmark", arXiv:2210.07316, con un leaderboard público que no ha dejado de crecer desde entonces. Las cifras anteriores son las del benchmark tal como se publicó; el ranking del leaderboard cambia mes a mes, que es justamente lo que dice el tercer hallazgo. leer el informe →
casos de uso
Tus casos de uso más habituales.
Los casos con más tracción en el sector, cada uno con su página en detalle.
Búsqueda semántica y recomendación Búsqueda semántica de catálogo, el caso de entrada, medible directamente en conversión. Generación de contenido Descripciones de producto y copy de categoría a escala de catálogo. Atención al cliente Atención al cliente que absorbe los picos estacionales bajo RGPD. Inspección visual Fotos de producto comprobadas contra tus reglas de catálogo y devoluciones triadas desde la foto que mandó el cliente. Clasificación y triaje Categorización de catálogo y enrutado de soporte sobre miles de referencias, a un coste que no escala con ellas. QA de conversaciones Revisión de todas las conversaciones de soporte tras el pico, que es cuando descubres qué rompió de verdad la campaña.
Modelos abiertos recomendados.
Un punto de partida por tipo de tarea. La guía completa cruza 80 casos con el modelo abierto de cada uno.
- qwen3-embedding + rerank en Helmcode
- Búsqueda semántica y ranking de catálogo: la palanca de conversión.
- Qwen3.6-27B
- Descripciones de producto a volumen con buena escritura en una GPU.
- DeepSeek V4 Flash en Helmcode
- Atención al cliente y clasificación a volumen de pico estacional.
Estamos destilando y cuantizando estos modelos abiertos en versiones pequeñas y muy especializadas, entrenadas para una tarea concreta en lugar de para todas. Un modelo así corre en menos hardware, responde antes y cabe en sitios donde el grande no entra, incluido tu propio datacenter. Si tienes un proceso con volumen y criterio estable, es la conversación que queremos tener contigo.
// faq
Preguntas, respondidas.
Lo que preguntan los equipos técnicos, de compliance y de negocio del sector.
¿Cuál es el primer caso de uso natural?
La búsqueda semántica de catálogo: mejora la experiencia de compra y su impacto es medible directamente en conversión, lo que la hace fácil de justificar.
¿Aguanta todo el catálogo y las campañas?
Sí. Una tarifa plana por key quita el techo por token, así que enriquecer miles de referencias y lanzar cada campaña cuesta el mismo importe fijo.
¿El chatbot de cliente cumple el RGPD?
Los prompts no se almacenan (cero logs) y la inferencia corre solo en infraestructura UE, así que el chatbot de cara al cliente cumple el RGPD por arquitectura.
¿Cómo se integra?
La API es compatible con OpenAI: cambia la base URL y la clave y tu tienda, PIM o stack de búsqueda sigue funcionando sin cambios.
// empezar
EMPIEZA A QUEMAR TOKENS
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.