open-webui - 用户友好的 AI 界面

最新推荐文章于 2025-10-25 16:13:10 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-25 16:13:10 发布 · 2.7k 阅读

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部署运行你感兴趣的模型镜像

Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，并内置了 RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。

GitHub: https://github.com/open-webui/open-webui

主要功能

🚀 轻松设置：使用 Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，通过支持和标记映像获得轻松体验。:ollama:cuda
🤝 **Ollama/OpenAI API 集成**：轻松集成与 OpenAI 兼容的 API，与 Ollama 模型一起进行多功能对话。自定义 OpenAI API URL 以与 **LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter 等**链接。
🛡️ **精细权限和用户组**：通过允许管理员创建详细的用户角色和权限，我们确保安全的用户环境。这种粒度不仅增强了安全性，还允许自定义用户体验，从而在用户中培养主人翁意识和责任感。
📱 **响应式设计**：在台式 PC、笔记本电脑和移动设备上享受无缝体验。
📱 **适用于移动设备的渐进式 Web 应用程序（PWA）：**使用我们的 PWA 在您的移动设备上享受类似应用程序的原生体验，在本地主机上提供离线访问和无缝用户界面。
✒️🔢 **完整的 Markdown 和 LaTeX 支持**：通过全面的 Markdown 和 LaTeX 功能提升您的 LLM 体验，以丰富交互。
🎤📹 **免提语音/视频通话**：通过集成的免提语音和视频通话功能体验无缝通信，从而实现更加动态和互动的聊天环境。
🛠️ **模型生成器**：通过 Web UI 轻松创建 Ollama 模型。通过 Open WebUI Community 集成轻松创建和添加自定义角色/代理、自定义聊天元素和导入模型。
🐍 **原生 Python 函数调用工具**：使用工具工作区中的内置代码编辑器支持增强您的 LLM。自带函数（BYOF）只需添加纯 Python 函数，即可实现与 LLM 的无缝集成。
📚 本地 RAG 集成：通过开创性的检索增强生成（RAG）支持，深入了解聊天交互的未来。此功能将文档交互无缝集成到您的聊天体验中。您可以将文档直接加载到聊天中或将文件添加到您的文档库中，在查询之前使用命令轻松访问它们。#
🔍 RAG 的 Web 搜索：使用、、等提供程序执行 Web 搜索，并将结果直接注入您的聊天体验。SearXNGGoogle PSEBrave SearchserpstackserperSerplyDuckDuckGoTavilySearchSearchApiBing
🌐 Web 浏览功能：使用命令后跟 URL 将网站无缝集成到您的聊天体验中。此功能允许您将 Web 内容直接合并到您的对话中，从而增强交互的丰富性和深度。#
🎨 **图像生成集成**：使用 AUTOMATIC1111 API 或 ComfyUI（本地）和 OpenAI 的 DALL-E（外部）等选项无缝整合图像生成功能，通过动态视觉内容丰富您的聊天体验。
⚙️ **多个模型对话**：毫不费力地同时与各种模型互动，利用他们的独特优势来获得最佳响应。通过并行利用一组不同的模型来增强您的体验。
🔐 **基于角色的访问控制（RBAC）：**确保使用受限权限进行安全访问;只有获得授权的个人才能访问您的 Ollama，并且为管理员保留独家模型创建/拉取权限。
🌐🌍 **多语言支持**：通过我们的国际化（i18n）支持，以您的首选语言体验 Open WebUI。加入我们，扩展我们支持的语言！我们正在积极寻找贡献者！
🧩 **Pipelines、Open WebUI 插件支持**：使用 Pipelines 插件框架将自定义逻辑和 Python 库无缝集成到 Open WebUI 中。启动您的 Pipelines 实例，将 OpenAI URL 设置为 Pipelines URL，并探索无限可能。示例包括**函数调用**、用于控制访问**的用户速率限制**、使用 Langfuse 等工具**进行使用情况监控**、**使用 LibreTranslate** 进行实时翻译以提供多语言支持、**有害消息过滤**等等。

安装和使用

通过 Python pip 🐍 安装

Open WebUI 可以使用 Python 包安装程序 pip 进行安装。在继续之前，请确保您使用的是 **Python 3.11** 以避免兼容性问题。

**安装 Open WebUI：** 打开终端并运行以下命令以安装 Open WebUI：
```
pip install open-webui
```
**运行 Open WebUI：** 安装后，您可以通过执行以下命令来启动 Open WebUI：
```
open-webui serve
```

这将启动 Open WebUI 服务器，您可以在 http://localhost:8080

Docker 🐳 快速入门

注意

请注意，对于某些 Docker 环境，可能需要其他配置。如果您遇到任何连接问题，我们关于 Open WebUI 文档的详细指南已准备好为您提供帮助。

警告

使用 Docker 安装 Open WebUI 时，请确保在 Docker 命令中包含。此步骤至关重要，因为它可以确保您的数据库正确挂载并防止任何数据丢失。-v open-webui:/app/backend/data

提示

如果您希望使用包含 Ollama 或 CUDA 加速的 Open WebUI，我们建议您使用带有或的官方图像。要启用 CUDA，您必须在 Linux/WSL 系统上安装 Nvidia CUDA 容器工具包。:cuda:ollama

使用默认配置安装

**如果 Ollama 在您的计算机上**，请使用以下命令：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

**如果 Ollama 位于其他服务器上**，请使用以下命令：
要连接到另一台服务器上的 Ollama，请将更改为服务器的 URL：OLLAMA_BASE_URL

docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

**要运行支持 Nvidia GPU 的 Open WebUI**，请使用以下命令：

docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

安装仅用于 OpenAI API

**如果您只使用 OpenAI API**，请使用以下命令：

docker run -d -p 3000:8080 -e OPENAI_API_KEY=your_secret_key -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

安装带有捆绑 Ollama 支持的 Open WebUI

此安装方法使用将 Open WebUI 与 Ollama 捆绑在一起的单个容器映像，从而允许通过单个命令简化设置。根据您的硬件设置选择合适的命令：

**支持 GPU**：通过运行以下命令来利用 GPU 资源：

docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

**仅适用于 CPU**：如果您未使用 GPU，请改用以下命令：

docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

这两个命令都有助于 Open WebUI 和 Ollama 的内置轻松安装，确保您可以快速启动并运行所有内容。

安装后，您可以访问 Open WebUI at http://localhost:3000。享受！😄