Open WebUI：强大的自托管AI平台完全指南

在人工智能快速发展的今天，拥有一个功能强大、安全可靠的AI交互界面变得尤为重要。Open WebUI作为一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管AI平台，正受到越来越多开发者和企业的关注。它通过类ChatGPT的直观界面，让用户无需代码即可管理、调试和调用本地或云端的大语言模型(LLMs)。本文将全面介绍Open WebUI的特点、安装方法以及使用技巧，帮助您快速上手这一强大的AI工具。

什么是Open WebUI？¶

Open WebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管AI平台，设计用于完全离线运行，具有以下核心特点：

可扩展性：支持插件系统，可根据需求扩展功能
多LLM支持：兼容Ollama和OpenAI兼容API等多种LLM运行器
内置推理引擎：集成RAG功能，提供强大的AI部署解决方案
用户友好：直观的界面设计，易于使用和定制

Open WebUI不仅支持本地运行，还可以通过Docker、Kubernetes（kubectl、kustomize或helm）等多种方式部署，满足不同场景的需求。

核心功能特点¶

1. 多模型支持¶

Open WebUI支持多种大型语言模型运行器，包括：

Ollama集成：无缝连接本地Ollama实例
OpenAI兼容API：支持LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter等多种服务
内置推理引擎：提供RAG（检索增强生成）能力
多模型对话：同时与多个模型交互，利用各自优势获得最佳响应
1- 自定义OpenAI API URL：可以链接到各种OpenAI兼容服务

2. 权限与安全管理¶

细粒度权限和用户组：管理员可创建详细的用户角色和权限
基于角色的访问控制(RBAC)：确保安全访问，限制未授权访问
SCIM 2.0支持：企业级用户和组配置，可与Okta、Azure AD和Google Workspace等身份提供商集成

3. 用户体验优化¶

响应式设计：在桌面PC、笔记本电脑和移动设备上都能获得流畅体验
渐进式Web应用(PWA)：移动设备上提供类似原生应用的体验，支持离线访问
多语言支持：国际化(i18n)支持，可用多种语言使用，欢迎贡献翻译

4. 高级功能¶

完整Markdown和LaTeX支持：提升LLM交互体验
免提语音/视频通话：集成语音和视频通话功能
模型构建器：通过Web UI轻松创建Ollama模型，支持自定义角色/代理
本地RAG集成：支持文档加载和检索，增强聊天体验，可使用#命令访问文档
网页浏览功能：使用#命令后跟URL，将网页内容集成到对话中
图像生成集成：支持AUTOMATIC1111 API、ComfyUI（本地）和OpenAI的DALL-E（外部）
多模型对话：同时与多个模型交互，利用各自优势
网页搜索集成：支持SearXNG、Google PSE、Brave Search、DuckDuckGo等多种搜索提供商

企业计划和赞助者¶

企业计划¶

Open WebUI提供企业级解决方案，包括：
- 定制主题和品牌：根据企业需求定制界面
- 服务级别协议(SLA)支持：保证服务质量
- 长期支持(LTS)版本：提供稳定的企业级版本
- 增强功能：企业专属的高级功能

如需企业级功能和支持，请联系sales@openwebui.com。

主要赞助者¶

Open WebUI的发展离不开以下赞助者的支持：

Tailscale：连接自托管AI到任何设备的网络解决方案
Warp：开发者的智能终端

更多赞助者信息请访问官方文档。

安装与部署¶

1. 使用Python pip安装¶

Open WebUI可以通过Python包管理器pip安装，建议使用Python 3.11以避免兼容性问题。

安装命令：

pip install open-webui

启动服务：

open-webui serve

启动后，可通过 http://localhost:8080 访问Open WebUI。（注意：使用pip安装时直接访问8080端口，而Docker安装时映射的是3000端口到容器内的8080端口）

2. 使用Docker快速部署¶

Docker是最推荐的部署方式，简单快捷且易于管理。

基本安装命令（Ollama在本地）：

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

⚠️ 重要警告：使用Docker安装时，务必在命令中包含 -v open-webui:/app/backend/data，这能确保数据库正确挂载并防止数据丢失。

Ollama在远程服务器：

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

使用NVIDIA GPU支持：

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

3. 仅使用OpenAI API¶

如果您只打算使用OpenAI API：

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

4. 集成Ollama的安装¶

Open WebUI还提供了与Ollama捆绑的镜像，可通过单个命令完成安装：

GPU支持版本：

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CPU版本：

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

5. 其他安装方法¶

除了Docker，Open WebUI还支持多种安装方式：

Docker Compose：适合需要复杂配置的场景
Kustomize：Kubernetes原生的配置管理工具
Helm：Kubernetes包管理器，简化部署流程
本地开发环境：适合开发者贡献代码

💡 提示：某些Docker环境可能需要额外配置。如果遇到连接问题，请参考Open WebUI文档获取详细指导。

详细的安装指南请参考Open WebUI文档或加入Discord社区获取帮助。

使用技巧与最佳实践¶

1. 模型管理¶

Open WebUI提供了强大的模型管理功能：

创建自定义模型：通过模型构建器轻松创建和定制模型
模型导入导出：方便地分享和备份模型配置

2. 文档与RAG使用¶

文档加载：直接在聊天中加载文档或添加到文档库
检索命令：使用#命令后跟查询词检索相关文档
网页集成：使用#命令后跟URL，将网页内容集成到对话中

3. 插件与扩展¶

Open WebUI支持通过Pipelines插件框架集成自定义逻辑和Python库：

原生Python函数调用工具：在工具工作区支持内置代码编辑器，可以添加纯Python函数
用户速率限制：控制访问频率
使用监控：集成Langfuse等工具进行监控
实时翻译：集成LibreTranslate实现多语言支持
消息过滤：过滤不当内容
函数调用：支持自定义函数调用功能
Bring Your Own Function (BYOF)：通过添加纯Python函数实现与LLM的无缝集成

4. 企业级部署¶

对于企业环境，Open WebUI提供了多种高级功能：

SCIM 2.0集成：企业级用户和组配置，通过SCIM 2.0协议实现自动化用户生命周期管理
企业计划：提供定制主题、SLA支持、LTS版本、增强功能等
详细权限控制：基于角色的访问控制(RBAC)确保数据安全和访问控制
用户组管理：支持创建详细的用户角色和权限，提供定制化的用户体验
企业级支持：专业的技术支持和咨询服务
身份提供商集成：支持与Okta、Azure AD、Google Workspace等无缝集成

常见问题与解决方案¶

Q: 如何解决连接Ollama的问题？¶

A: 如果遇到连接问题，通常是因为Docker容器无法访问127.0.0.1:11434的Ollama服务器。可以使用--network=host标志解决：

docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

⚠️ 注意：使用--network=host时，访问端口会从3000变为8080，即http://localhost:8080。

Q: 如何保持Docker安装的最新状态？¶

A: 可以使用Watchtower自动更新：

docker run --rm --volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower --run-once open-webui

Q: 如何在离线环境中使用Open WebUI？¶

A: 设置环境变量HF_HUB_OFFLINE=1可防止尝试从互联网下载模型：

export HF_HUB_OFFLINE=1

Q: 如何体验最新的测试功能？¶

A: 可以使用:dev标签获取最新的不稳定版本，但请注意可能存在bug：

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

⚠️ 警告：:dev分支包含最新的不稳定功能和更改，使用时需自行承担风险，可能存在bug或未完成的功能。

进阶应用场景¶

1. 企业知识库¶

结合RAG功能，Open WebUI可以构建强大的企业知识库：

上传企业文档和资料
通过自然语言查询获取信息
支持多模态内容检索

2. 教育辅助工具¶

创建定制化的教学助手
支持多语言教学内容
集成图像生成增强教学体验

3. 开发助手¶

代码生成和解释
技术文档查询
多语言编程支持

未来发展方向¶

Open WebUI持续更新，计划中的功能包括：

更多模型支持
增强的安全功能
改进的用户界面
更多的企业级功能

总结¶

Open WebUI作为一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管AI平台，为个人用户和企业提供了完整的AI交互解决方案。它通过类ChatGPT的直观界面，让用户无需代码即可管理、调试和调用本地或云端的大语言模型(LLMs)。其主要优势包括：

多模型支持：兼容Ollama、OpenAI API等多种LLM运行器，支持自定义OpenAI API URL
安全可靠：细粒度权限控制、RBAC和SCIM 2.0确保企业级数据安全
易于部署：支持pip、Docker、Kubernetes等多种安装方式，满足不同需求
功能丰富：RAG、语音通话、图像生成、多模型对话、网页搜索等高级功能
可扩展性强：Pipelines插件框架支持自定义功能扩展和Python函数调用
企业就绪：提供SCIM 2.0、用户组管理、企业级支持和定制解决方案
社区活跃：持续更新、修复和新功能，拥有活跃的开发者社区

无论您是个人用户还是企业，Open WebUI都能为您提供强大而灵活的AI交互体验。通过本文的介绍，相信您已经对Open WebUI有了全面的了解，可以开始探索这一强大的AI平台了。

获取更多帮助¶

官方文档：Open WebUI Documentation
Discord社区：Open WebUI Discord
GitHub仓库：open-webui/open-webui
企业支持：需要企业级功能和支持可联系sales@openwebui.com

许可证信息¶

Open WebUI采用修订的BSD-3-Clause许可证（Open WebUI License）。您享有经典BSD-3许可证的所有权利：可以使用、修改和分发软件，包括在专有和商业产品中使用，限制极少。唯一额外的要求是保留"Open WebUI"品牌标识。

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