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

Open WebUI

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Open WebUI 是 AI 的家园，一个自托管的 AI 平台，可扩展 (https://docs.openwebui.com/features/extensibility/plugin/)、功能丰富 (https://docs.openwebui.com/features/)、用户友好，并且专为 完全离线运行 (https://openwebui.com/sovereign-ai) 而构建。支持 Ollama 和 OpenAI 兼容 API，为您提供强大的、与供应商无关的界面，适用于本地和云端模型。

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Open WebUI 演示

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更多信息，请查看我们的 Open WebUI 文档 (https://docs.openwebui.com/)。

Open WebUI 核心功能 ⭐

• 🚀 轻松安装：通过 pip、uv、Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，容器部署提供带 :ollama 和 :cuda 标签的镜像。
• 🤝 广泛的模型与 API 集成：可连接任何 OpenAI 兼容 API 以及本地 Ollama 模型。将 API URL 指向 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter、vLLM 等，自由组合不同供应商。
• 🔐 细粒度 RBAC 与用户组：管理员可定义详细的角色、用户组和权限，为每个用户提供恰好所需的访问权限。默认安全，每个用户组拥有定制化体验。
• 🧩 插件支持：通过 Filters、Actions、Pipes、Tools 和 Skills 扩展 Open WebUI。通过 MCP、MCPO 和 OpenAPI 工具服务器 连接外部服务。构建自定义集成、速率限制、审批流程、数据连接等。
• 🤖 模型与智能体：为任何基础模型配备自定义指令、工具和知识，构建专用智能体。支持动态变量、按用户/用户组的访问控制，以及通过 Open WebUI Community (https://openwebui.com/) 导入社区预设。
• ⚡ 通过 Open Terminal (https://github.com/open-webui/open-terminal) 实现智能体执行：赋予智能体终端和文件系统，执行多步骤任务。让它们分析数据、运行脚本、修复错误，并直接在聊天中生成文件。通过 Terminals (Enterprise) (https://github.com/open-webui/terminals) 扩展至团队规模，实现每个用户独立的环境、资源限制和自动生命周期管理。
• 📝 笔记：专为对话之外的内容打造的工作空间。使用富文本编辑器撰写，用 AI 改写选中文本，并可将笔记附加到任何聊天中以注入完整上下文。
• 📢 频道：实时共享空间，团队和 AI 模型在同一时间线上协作。可标记模型进行起草或点评，支持话题线程、表情回应、置顶和访问控制。
• 🧠 持久记忆：AI 会在对话之间记住关于你的信息，将上下文从一次聊天延续到下一次。
• ✅ 实时工作流与消息流：实时观察 AI 构建和执行检查清单。在 AI 仍在回复时排队消息；待其就绪后自动发送。
• 📅 日历与 AI 调度：内置个人和共享日历，支持月/周/日视图、重复事件、颜色标记、参与者和提醒。模型通过原生函数调用以对话方式管理你的日程。
• ⏱️ 自动化：按循环计划安排提示词运行，运行记录显示在日历上，每次完成的运行可链接回生成它的聊天。
• 📱 响应式设计与 PWA：在台式机、笔记本和移动设备上提供无缝体验，配备渐进式 Web 应用（PWA），提供类原生应用体验和 localhost 离线访问。
• ✒️🔢 完整的 Markdown 和 LaTeX 支持：全面的 Markdown 和 LaTeX 能力，丰富交互体验。
• 🎤📹 免提语音/视频通话：集成语音和视频通话，支持多种语音转文字提供商（Local Whisper、OpenAI、Deepgram、Azure）和文字转语音引擎（Azure、ElevenLabs、OpenAI、Transformers、WebAPI）。
• 💾 持久化制品存储：内置键值存储 API，用于制品存储，支持日志、追踪、排行榜和协作工具，具备个人和共享数据范围。
• 📚 本地 RAG 集成：检索增强生成，支持 9 种向量数据库和多种内容提取引擎（Tika、Docling、Document Intelligence、Mistral OCR、PaddleOCR-vl、外部加载器）。支持混合搜索（BM25 + 向量）配合重排序和全上下文模式。使用 # 命令将文档加载到聊天中或从资料库中拉取。
• 🔍 RAG 网页搜索：通过数十种提供商搜索网页，包括 SearXNG、Google PSE、Brave Search、Kagi、Mojeek、Tavily、Perplexity、Firecrawl、serpstack、serper、Serply、DuckDuckGo、SearchApi、SerpApi、Bing、Jina、Exa、Sougou、Azure AI Search 和 Ollama Cloud，将结果直接注入对话中。
• 🌐 网页浏览能力：使用 # 命令后跟 URL 将网页拉入聊天，或让模型在需要时自行获取。
• 🎨 图像生成与编辑：使用多种引擎创建和编辑图像，包括 OpenAI DALL·E、Gemini、ComfyUI（本地）和 AUTOMATIC1111（本地），支持生成和基于提示词的编辑。
• ⚙️ 多模型对话：同时与多个模型交互，并行利用各自优势以获得最佳回复。
• 📊 使用分析与模型评估：管理仪表板跟踪消息量、token 消耗和跨用户/模型的成本。通过内置竞技场、A/B 测试和基于 ELO 的排行榜评估模型。
• 🗄️ 灵活的数据库与存储：选择 SQLite（支持可选加密）或 PostgreSQL，文件可存储在本地、S3、Google Cloud Storage 或 Azure Blob Storage。
• 🧬 高级向量数据库支持：从 9 种向量数据库中选择：ChromaDB、PGVector、Qdrant、Milvus、Elasticsearch、OpenSearch、Pinecone、S3Vector 和 Oracle 23ai。
• 🪪 企业级认证与供应：完整的 LDAP/Active Directory 集成、通过可信头和 OAuth 提供商的 SSO，以及面向 Okta、Azure AD 和 Google Workspace 等身份提供商的 SCIM 2.0 自动供应。
• ☁️ 云原生文件集成：原生支持 Google Drive 和 OneDrive/SharePoint 文件选择，从企业云存储无缝导入文档。
• 🔭 生产可观测性：内置 OpenTelemetry 支持，提供链路追踪、指标和日志，可接入你现有的监控堆栈。
• ⚖️ 水平扩展性：基于 Redis 的会话管理和 WebSocket 支持，适用于负载均衡器后面的多 worker、多节点部署。
• 🌐🌍 多语言支持：通过 i18n 支持，使用您偏好的语言使用 Open WebUI。我们积极寻找贡献者来扩展语言覆盖！
• 🌟 持续更新：我们致力于通过定期更新、修复和新功能不断改进 Open WebUI。
• 🛡️ 透明的安全流程：安全报告经过分类、修复，并通过有记录的责任披露流程以公开安全公告形式发布。请参阅我们的安全策略 (https://github.com/open-webui/open-webui/security)。

想了解更多 Open WebUI 功能？请查看我们的 Open WebUI 文档 (https://docs.openwebui.com/features) 了解全面概述！

Open WebUI 生态系统 🌐

Open WebUI 是核心，周围环绕着扩展 AI 能力、触达范围和运行方式的配套应用和基础设施：

• 💻 Open WebUI Computer (open-webui/computer (https://github.com/open-webui/computer))：一个独立的、移动优先的计算机和编码智能体，运行在您拥有的机器上。在浏览器标签页中使用文件、终端和 git，可通过手机访问。将其作为模型连接到 Open WebUI，或从 Telegram、WhatsApp 等平台访问。
• ⚡ Open Terminal 和 Terminals (Enterprise) (open-webui/open-terminal (https://github.com/open-webui/open-terminal) 和 open-webui/terminals (https://github.com/open-webui/terminals))：一个自托管的计算环境，可接入 Open WebUI，为 AI 提供在聊天中编写代码、运行代码、读取输出、修复错误和迭代的空间。Terminals 为您提供了每个用户独立的容器，具有独立凭据、资源限制和网络规则。支持 Docker 或 Kubernetes 上的自动生命周期管理。
• 🔄 oikb (open-webui/oikb (https://github.com/open-webui/oikb))：从 45 多个来源（GitHub、Confluence、ServiceNow、Salesforce、Jira、Slack、SharePoint、Notion 等）向您的知识库推送数据，保持团队已有的工具持续同步。
• 🖥️ 原生桌面应用 (open-webui/desktop (https://github.com/open-webui/desktop))：在 macOS、Windows 和 Linux 上将 Open WebUI 作为原生应用运行。系统级 Spotlight 聊天栏，支持截图捕获、按键通话语音，并可通过内置 llama.cpp 引擎实现完全本地推理。

想了解更多？请查看我们的 Open WebUI 文档 (https://docs.openwebui.com) 获取详细信息！

我们非常感谢赞助者的慷慨支持。他们的贡献帮助我们维护和改进项目，确保我们能够继续为社区提供高质量的工作。谢谢！

如何安装 🚀

通过 Python pip 安装 🐍

Open WebUI 可以使用 pip（Python 包安装器）安装。在继续之前，请确保使用 Python 3.11 以避免兼容性问题。

1. 安装 Open WebUI：打开终端并运行以下命令安装 Open WebUI：

pip install open-webui

2. 运行 Open WebUI：安装完成后，可以通过执行以下命令启动 Open WebUI：

open-webui serve

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

Docker 快速开始 🐳

请注意，某些 Docker 环境可能需要额外的配置。如果遇到任何连接问题，我们 Open WebUI 文档 (https://docs.openwebui.com/) 中的详细指南随时为您提供帮助。

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

如果您希望使用包含 Ollama 或 CUDA 加速的 Open WebUI，建议使用我们带 :cuda 或 :ollama 标签的官方镜像。要启用 CUDA，您必须在 Linux/WSL 系统上安装 Nvidia CUDA 容器工具包 (https://docs.nvidia.com/dgx/nvidia-container-runtime-upgrade/)。

使用默认配置安装

• 如果 Ollama 在您的计算机上，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 在其他服务器上，使用以下命令：

要连接到其他服务器上的 Ollama，请将 OLLAMA_BASE_URL 更改为该服务器的 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

• 要在 Nvidia GPU 支持下运行 Open WebUI，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

仅用于 OpenAI API 的安装

• 如果您只使用 OpenAI API，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 Ollama 支持的 Open WebUI

此安装方法使用一个同时捆绑 Open WebUI 和 Ollama 的容器镜像，允许通过单条命令完成简化安装。根据您的硬件配置选择适当的命令：

• 带 GPU 支持：通过运行以下命令利用 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 CPU：如果您不使用 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

两条命令都可实现 Open WebUI 和 Ollama 的内置无麻烦安装，确保您能快速启动并运行一切。安装完成后，您可以在 http://localhost:3000 访问 Open WebUI。尽情享受吧！😄

其他安装方式

我们提供多种安装替代方案，包括非 Docker 的原生安装方法、Docker Compose、Kustomize 和 Helm。访问我们的 Open WebUI 文档 (https://docs.openwebui.com/getting-started/) 或加入我们的 Discord 社区 (https://discord.gg/5rJgQTnV4s) 获取全面指导。

故障排除

遇到连接问题？我们的 Open WebUI 文档 (https://docs.openwebui.com/troubleshooting/) 可以帮助您。如需进一步协助并加入活跃的社区，请访问 Open WebUI Discord (https://discord.gg/5rJgQTnV4s)。

Open WebUI：服务器连接错误

如果您遇到连接问题，通常是因为 WebUI docker 容器无法在容器内访问 127.0.0.1:11434（host.docker.internal:11434）的 Ollama 服务器。在 docker 命令中使用 --network=host 标志来解决此问题。请注意端口从 3000 变为 8080，链接变为：http://localhost:8080。

示例 Docker 命令：

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

保持 Docker 安装最新

请查看 Open WebUI 文档 (https://docs.openwebui.com/getting-started/updating) 中的更新指南。

使用开发分支 🌙

:dev 分支包含最新的不稳定功能和更改。请自行承担风险使用，因为它可能存在 bug 或不完整的功能。

如果您想尝试最新的前沿功能，并且不介意偶尔的不稳定，可以像这样使用 :dev 标签：

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

离线模式

如果您在离线环境中运行 Open WebUI，可以将 HF_HUB_OFFLINE 环境变量设置为 1，以防止尝试从互联网下载模型。

export HF_HUB_OFFLINE=1

接下来是什么？🌟

在 Open WebUI 文档 (https://docs.openwebui.com/roadmap/) 中发现即将推出的功能路线图。

许可证 📜

本项目包含多种许可证下的代码。当前代码库包含在 Open WebUI License 下的组件（附带保留 “Open WebUI” 品牌的额外要求），以及在其各自原始许可证下的先前贡献。

有关许可证变更的详细记录和每个代码部分的适用条款，请参阅 LICENSE_HISTORY。

完整的最新许可详情，请参阅 LICENSE 和 LICENSE_HISTORY 文件。

支持 💬

如果您有任何问题、建议