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用户友好的AI界面，支持Ollama、OpenAI API等。

项目概览

项目概述

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。它支持多种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容 API，并内置 RAG 推理引擎，是一个强大的 AI 部署解决方案。项目主要使用 Python 编写，提供 Web 界面，支持多种部署方式。

核心功能

  • 无缝安装：支持 pip、uv、Docker、Kubernetes 等多种安装方式，并提供 :ollama 和 :cuda 标签的容器镜像。
  • 广泛模型与 API 集成：可连接任何 OpenAI 兼容 API 以及本地 Ollama 模型，支持 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter、vLLM 等。
  • 细粒度 RBAC 与用户组：管理员可定义角色、组和权限，实现安全默认和个性化体验。
  • 插件支持：通过 Filters、Actions、Pipes、Tools、Skills 扩展，支持 MCP、MCPO、OpenAPI 工具服务器。
  • 模型与智能体：包装基础模型，添加自定义指令、工具和知识，构建专用智能体。
  • 笔记与频道：提供笔记工作区，支持实时共享频道，团队与 AI 协作。
  • 持久记忆：AI 跨对话记住用户事实，保持上下文。
  • 实时工作流与消息流：实时查看 AI 构建和检查清单，消息排队自动发送。
  • 日历与 AI 调度：内置个人和共享日历，支持重复事件、颜色编码、提醒，模型可通过函数调用管理日程。
  • 自动化：定时运行提示词，结果在日历上显示。
  • 响应式设计与 PWA：支持桌面、笔记本、移动端，提供渐进式 Web 应用体验。
  • Markdown 与 LaTeX 支持：全面支持 Markdown 和 LaTeX。
  • 语音/视频通话：集成多种语音转文本和文本转语音引擎。
  • 持久化工件存储：内置键值存储 API，支持日志、追踪器等。
  • 本地 RAG 集成：支持 9 种向量数据库和多种内容提取引擎，混合搜索和重排序。
  • Web 搜索与浏览：支持多种搜索提供商，可将网页内容注入对话。
  • 图像生成与编辑：支持 OpenAI DALL·E、Gemini、ComfyUI、AUTOMATIC1111 等引擎。
  • 多模型对话：同时与多个模型并行对话。
  • 使用分析与模型评估：管理员仪表盘跟踪消息量、token 消耗和成本，内置竞技场和 ELO 排行榜。
  • 灵活数据库与存储：支持 SQLite（可选加密）或 PostgreSQL，文件可存储本地或 S3、GCS、Azure Blob。
  • 高级向量数据库支持：支持 ChromaDB、PGVector、Qdrant、Milvus、Elasticsearch、OpenSearch、Pinecone、S3Vector、Oracle 23ai。
  • 企业认证与供应：支持 LDAP/AD、SSO、SCIM 2.0。
  • 云原生文件集成：原生支持 Google Drive 和 OneDrive/SharePoint 文件选择。
  • 生产可观测性：内置 OpenTelemetry 支持。
  • 水平扩展：基于 Redis 的会话管理和 WebSocket 支持多工作节点部署。
  • 多语言支持：i18n 国际化。
  • 持续更新：定期更新、修复和新功能。
  • 透明安全流程：通过文档化的负责任披露流程处理安全报告。

适用与不适用场景

适用场景：

  • 希望自托管 AI 聊天界面，完全离线运行。
  • 需要连接多种 LLM 提供商（Ollama、OpenAI 兼容 API）的统一界面。
  • 需要细粒度权限控制的企业内部 AI 平台。
  • 需要 RAG、Web 搜索、图像生成等高级功能的团队。
  • 需要水平扩展和高可用部署的生产环境。

不适用场景：

  • 需要托管云服务的用户（Open WebUI 是自托管应用）。
  • 需要内置商业支持 SLA 的用户（除非购买企业版）。
  • 需要移动原生应用的用户（提供 PWA，但非原生）。
  • 需要完全无代码配置的用户（需要一定技术知识）。

技术架构与依赖

  • 语言：Python（后端）和 JavaScript/TypeScript（前端）。
  • 框架：后端可能使用 FastAPI 或类似框架，前端可能使用 Svelte 或 React（仓库资料未提供具体框架）。
  • 依赖：Ollama、OpenAI API、向量数据库（ChromaDB、PGVector 等）、Redis、SQLite/PostgreSQL、OpenTelemetry 等。
  • 部署：支持 Docker、Kubernetes、pip、uv。
  • 许可证：仓库显示 NOASSERTION，但 README 提到多许可证，包括 Open WebUI License 和先前贡献的许可证，详见 LICENSE 和 LICENSE_HISTORY 文件。

安装与快速开始

使用 pip 安装

确保使用 Python 3.11，然后运行：

pip install open-webui
open-webui serve

访问 http://localhost:8080。

使用 Docker 快速开始

如果 Ollama 在本地计算机上：

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 在另一台服务器上：

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

仅使用 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

使用捆绑 Ollama 支持：

  • 带 GPU：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：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

访问 http://localhost:3000。

注意：使用 Docker 时务必挂载 -v open-webui:/app/backend/data 以防数据丢失。

典型使用方法

  • 连接模型：在设置中添加 Ollama 或 OpenAI 兼容 API 端点。
  • 创建智能体：在模型管理中包装基础模型，添加指令、工具和知识。
  • 使用 RAG：将文档加载到聊天中，或使用 # 命令从库中拉取文档。
  • Web 搜索：配置搜索提供商，在对话中注入搜索结果。
  • 多模型对话：同时选择多个模型进行并行对话。
  • 语音通话：启用语音/视频通话，配置语音转文本和文本转语音引擎。
  • 自动化：创建定时任务，自动运行提示词。
  • 管理用户：通过管理面板设置角色、组和权限。

配置与部署要点

  • 环境变量：OLLAMA_BASE_URL、OPENAI_API_KEY、HF_HUB_OFFLINE 等。
  • 数据库：默认 SQLite，可配置 PostgreSQL。
  • 向量数据库：选择 9 种之一，如 ChromaDB、PGVector 等。
  • 存储：本地文件或 S3、GCS、Azure Blob。
  • 水平扩展：使用 Redis 进行会话管理，多节点部署。
  • 安全：启用 RBAC，限制工具权限，遵循安全政策。
  • 离线模式：设置 HF_HUB_OFFLINE=1 防止下载模型。
  • 更新：定期更新 Docker 镜像或 pip 包。

限制、风险与许可证

  • 限制：需要技术知识进行部署和维护；某些功能可能需要额外配置或依赖。
  • 风险：自托管应用需自行负责安全更新；插件执行用户代码可能带来安全风险，需谨慎授权。
  • 许可证：仓库显示 NOASSERTION，但 README 提到多许可证，包括 Open WebUI License 和先前贡献的许可证，详见 LICENSE 和 LICENSE_HISTORY 文件。

官方链接

信息来源和分析时间

  • 信息来源：GitHub 仓库 README、SECURITY.md、最新发布信息。
  • 分析时间：2026-07-27（基于最新发布信息）。