使用open-webui+deepseek构建本地AI知识库

最新推荐文章于 2025-06-08 23:57:28 发布

hello_ejb3

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hello_ejb3/article/details/145678230

序

本文主要研究一下如何使用OpenWebUI+deepseek构建本地AI知识库

步骤

拉取open-webui镜像

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

docker启动

docker run -d -p 3000:8080 \
-e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
ghcr.io/open-webui/open-webui:main

执行完之后等一会(大概要三四分钟)启动起来了访问http://localhost:3000/，注册管理员账号，注册完要等一会(估计要七八分钟)页面才出来
可以-v ./open-webui-data:/app/backend/data来挂载数据

看日志是有报错

ERROR [open_webui.routers.openai] Connection error: Cannot connect to host api.openai.com:443 ssl:default [Connect call failed ('108.160.165.173', 443)]
ERROR [open_webui.routers.openai] Connection error: Cannot connect to host api.openai.com:443 ssl:default [Connect call failed ('108.160.165.173', 443)]
ERROR [open_webui.routers.openai] Connection error: Cannot connect to host api.openai.com:443 ssl:default [Connect call failed ('108.160.165.173', 443)]
ERROR [open_webui.routers.openai] Connection error: Cannot connect to host api.openai.com:443 ssl:default [Connect call failed ('108.160.165.173', 443)]
INFO  [open_webui.routers.ollama] get_all_models()
INFO  [open_webui.routers.ollama] get_all_models()
INFO  [open_webui.routers.ollama] get_all_models()
INFO  [open_webui.routers.ollama] get_all_models()

登录之后，设置 --> 管理员设置 --> 外部链接，禁用掉OpenAI API，记得保存

开启联网搜索

在设置 --> 管理员设置 --> 联网搜索 --> 启用，然后下拉选择，这里选择tavily，可以去https://app.tavily.com/注册然后获取api key，最后点击保存就可以了

在这里插入图片描述

示例：今天日期是多少，看open-webui输出

INFO  [open_webui.routers.retrieval] save_docs_to_vector_db: document 在线时钟：当前时间, 世界时钟 :: 美国 (United States) - 当前时间, 今天日期, ä»Šå¤©çš„æ—¥æœŸ ğŸ‡¨ğŸ‡³, 现在北京时间 在线标准北京时间校对 web-search-d8b3e7117d85062f511572e3004ad60997448e8ed9e9b7e3bac5
INFO  [open_webui.routers.retrieval] adding to collection web-search-d8b3e7117d85062f511572e3004ad60997448e8ed9e9b7e3bac5
/pytorch/third_party/ideep/mkl-dnn/src/cpu/aarch64/xbyak_aarch64/src/util_impl_linux.h, 451: Can't read MIDR_EL1 sysfs entry
INFO  [open_webui.retrieval.utils] query_doc:result [['7ee3e76c-7804-4eb7-8dbb-7ca27b0a54ca', 'ef5b7e5c-8a7e-4220-800e-9390e9808034', '97e23c2b-43f7-457a-a086-8b264acb90e8']] [[{'description': '世界时间 - 美国 (United States) - 现在世界各地是什么时间？', 'embedding_config': '{"engine": "", "model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"}', 'language': 'zh', 'source': 'https://24timezones.com/美国/时间', 'start_index': 3508, 'title': '世界时钟 :: 美国 (United States) - 当前时间'}, {'description': '根據您所在的位置找出今天是什麼日期。了解格式為 mm-dd-yyyy 的確切數字日期。', 'embedding_config': '{"engine": "", "model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"}', 'language': 'zh', 'source': 'https://thetimecalculator.org/zh/today-date', 'start_index': 1773, 'title': '今天日期'}, {'description': '世界时间 - 美国 (United States) - 现在世界各地是什么时间？', 'embedding_config': '{"engine": "", "model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"}', 'language': 'zh', 'source': 'https://24timezones.com/美国/时间', 'start_index': 2775, 'title': '世界时钟 :: 美国 (United States) - 当前时间'}]]

结果如下：
根据上下文中的信息，今天的日期是星期一, 二月 17, 2025 [source_id=1]。
在这里插入图片描述

知识库管理

设置 --> 管理员设置 --> 文档 --> 语义向量模型引擎改为ollama，语义向量模型改为bge-m3:latest
工作空间 --> 知识库，点击+号上传文档
使用时需要在聊天框通过#来指定知识库
设置 --> 管理员设置 --> 数据库 --> 下载数据库，可以导出sqlite数据

小结

整体体验是docker部署起来，页面展示有点慢，联网搜索一开始选择serply不生效，换成tavily可以生效，但是国内的搜索引擎还不支持。对于知识库方面，可以上传文档和目录，聊天窗口可以指定使用哪个知识库，也可以同时开启联网搜索，整体效果还可以，可以同时引用知识库和搜索引擎的检索结果，看日志还会保存到向量数据库(save_docs_to_vector_db)。