open-webui

英文原文正文为项目原始 README（英文），本站后续会翻译为中文，当前仅剔除图片与无关章节并统一排版。

打开 WebUI 👋

   [](https://discord.gg/5rJgQTnV4s) [](https://github.com/sponsors/open-webui)

Open WebUI 是 AI 的家园，一个自托管的 AI 平台，可扩展、功能丰富、用户友好，并且构建为 完全离线运行。支持 Ollama 和 兼容 OpenAI 的 API，为本地和云端模型提供强大且与供应商无关的接口。

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欲了解更多信息，请务必查看我们的Open WebUI 文档。

Open WebUI ⭐ 的关键特性

• 🚀 轻松安装：通过 pip、uv、Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，可用于容器部署的镜像带有 :ollama 和 :cuda 标签。

• 🤝 广泛模型与API集成：将任何兼容OpenAI的API与本地Ollama模型连接起来。将API链接指向LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter、vLLM等，自由混合使用供应商。

• 🔐 细粒度RBAC与用户组：管理员定义详细的角色、组和权限，赋予每个用户所需的访问权限。默认安全，每个组提供定制体验。

• 🧩 插件支持：扩展开放WebUI，配备过滤器、操作、管道、工具和技能。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、数据连接等功能。

• 🤖 模型与代理：将任何基础模型与自定义指令、工具和知识结合，构建专门的代理。支持动态变量、按用户/组的访问控制，以及通过 Open WebUI Community 导入社区预设。

• 📝 备注：专门用于对话之外内容的工作区。用丰富的编辑器草拟，利用AI重写选定文本，并在任何聊天中附加注释以注入完整上下文。

• 📢 频道：实时共享空间，团队与AI模型在同一时间线上协作。标记模型以供草拟或批评，包含线程、反应、钉钉和访问控制。

• 🧠 持续记忆：AI会在对话中记住你的事实，将上下文从一次对话传递到下一次。

• ✅ 实时工作流程与消息流：实时观看AI构建和完成检查清单。在AI还在回复时排队消息;AI准备好时会自动发送。

• 📅 日历与AI排程：内置个人和共享日历，包含月/周/日视图、定期事件、颜色编码、与会者和提醒。模型通过原生函数调用对话式管理你的日程。

• ⏱️ 自动化：安排在周期性排程上运行的计划提示，运行会显示在日历上，每次完成的运行都会链接到它生成的聊天内容。

• 📱 响应式设计与PWA：桌面、笔记本和移动端无缝体验，配备渐进式网页应用，带来原生应用体验，并在localhost上实现离线访问。

• ✒️🔢 完整的Markdown和LaTeX支持：全面的Markdown和LaTeX功能，丰富互动。

• 🎤📹 免提语音/视频通话：集成语音和视频通话，支持多个语音转文字服务提供商（Local Whisper、OpenAI、Deepgram、Azure）和文字转语音引擎（Azure、ElevenLabs、OpenAI、Transformers、WebAPI）。

• 💾 持久工件存储：内置的关键值存储API，支持日志、追踪器、排行榜以及具有个人和共享数据范围的协作工具。

• 📚 本地 RAG 集成：检索增强生成由 9 个向量数据库和多个内容提取引擎（Tika、Docling、Document Intelligence、Mistral OCR、PaddleOCR-vl、外部加载器）支持。支持混合搜索（BM25 + 向量）并可重排结果及全上下文模式。可将文档加载到聊天中，或使用 # 命令从您的库中提取文档。

• 🔍 RAG 网络搜索：通过包括 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 在内的数十个提供商进行网络搜索，并将结果直接注入对话中。

• 🌐 网页浏览功能：使用 # 命令加上网址将网站拉入聊天，或在需要时让模型自行获取网站内容。

• 🎨 图像生成与编辑：使用包括OpenAI DALL·E、Gemini、ComfyUI（本地）和AUTOMATIC1111（本地）在内的多个引擎创建和编辑图像，支持生成和基于提示的编辑。

• ⚙️ 多模型对话：同时与多个模型互动，利用各自优势，获得最佳回应。

• 📊 使用分析与模型评估：管理仪表盘跟踪用户和模型间的消息量、令牌消耗和成本。通过内置竞技场、A/B测试和基于ELO的排行榜来评估模型。

• 🗄️ 灵活的数据库与存储：选择SQLite（可选加密）或PostgreSQL，文件存储本地或S3、Google Cloud Storage或Azure Blob Storage。

• 🧬 高级向量数据库支持：从9个向量数据库中选择：ChromaDB、PGVector、Qdrant、Milvus、Elasticsearch、OpenSearch、Pinecone、S3Vector 和 Oracle 23ai。

• 🪪 企业认证与配置：完整的LDAP/Active Directory集成，通过可信头和OAuth提供商实现单点单入，以及为Okta、Azure AD和Google Workspace等身份提供商提供SCIM 2.0自动配置。

• ☁️ 云原生文件集成：原生Google Drive和OneDrive/SharePoint文件选择，实现从企业云存储无缝导入文档。

• 🔭 生产可观察性：内置 OpenTelemetry 支持，支持追踪、指标和日志，插入您现有的监控堆栈。

• ⚖️ 水平可扩展性：基于Redis支持的会话管理和WebSocket支持，支持负载均衡器背后的多工作者、多节点部署。

• 🌐🌍 多语言支持：请使用您偏好的语言Open WebUI，并支持i18n。我们正在积极招募贡献者，以扩大语言覆盖范围！

• 🌟 持续更新：我们致力于通过定期更新、修复和新功能来改进Open WebUI。

• 🛡️ 透明的安全流程：安全报告会经过分类、修复，并通过有文档记录的负责任披露流程以公开通告的形式发布。请参阅我们的 安全政策。

想了解更多关于 Open WebUI 的功能吗？查看我们的 Open WebUI 文档 获取全面概览！

开放WebUI生态系统 🌐

Open WebUI是核心，周围环绕着配套应用和基础设施，扩展了你的AI的能力、覆盖范围以及运行方式：

• 💻 Open WebUI 电脑 (open-webui/computer)：一个独立的、以移动设备为优先的计算机和编码代理，可以在你拥有的机器上运行。在浏览器标签页中访问文件、终端和 git，可通过手机访问。将其作为模型连接到 Open WebUI，或通过 Telegram、WhatsApp 等访问。

• ⚡ 打开终端 和 终端（企业版） (open-webui/open-terminal & open-webui/terminals)：一个自托管的计算环境，可接入 Open WebUI，让 AI 可以在聊天中编写代码、运行代码、读取输出、修复错误并进行迭代。终端为每个用户提供隔离的容器，具有独立的凭证、资源限制和网络规则。在 Docker 或 Kubernetes 上自动管理生命周期。

• 🔄 oikb (open-webui/oikb)：从 45 个来源（GitHub、Confluence、ServiceNow、Salesforce、Jira、Slack、SharePoint、Notion 等）为你的知识库提供数据，保持团队已经使用的工具持续同步。

• 🖥️ 本地桌面应用 (open-webui/desktop)：在 macOS、Windows 和 Linux 上以本地应用运行 Open WebUI。系统范围的 Spotlight 聊天栏，支持截图捕获、按键说话语音，以及通过内置 llama.cpp 引擎可选的完全本地推理。

想了解更多吗？请查看我们的Open WebUI 文档以获取更多详细信息！

我们非常感谢赞助商的慷慨支持。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）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。

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

   pip install open-webui

2. 运行 Open WebUI：安装完成后，你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，您可以通过 http://localhost:8080 访问它

使用 Docker 快速开始 🐳

[!注意]
请注意，对于某些 Docker 环境，可能需要额外的配置。如果您遇到任何连接问题，我们详细的 Open WebUI 文档 可为您提供帮助。

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

[!提示]
如果您希望在使用 Open WebUI 时包含 Ollama 或启用 CUDA 加速，我们建议使用带有 :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。

默认配置安装

• 如果您电脑上安装了 Ollama，请使用此命令：

  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 在另一台服务器上，请使用此命令：

  要连接到另一台服务器上的 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

• 要使用 Nvidia GPU 支持运行 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

仅用于 OpenAI API 安装

• 如果您仅使用 OpenAI API，请使用此命令：

  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

此安装方法使用一个单一的容器镜像，将 Open WebUI 与 Ollama 捆绑在一起，通过单个命令即可实现精简设置。根据您的硬件配置选择适当的命令：

• 使用 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

• 仅限 CPU：如果您不使用 GPU，请改用此命令：

  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

这两个命令都可以实现内置的、无烦恼的 Open WebUI 和 Ollama 安装，确保您能够快速启动和运行一切。

安装完成后，您可以通过 http://localhost:3000 访问 Open WebUI。尽情享用吧！😄

其他安装方法

我们提供多种安装选择，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 或加入我们的 Discord 社区 获取完整指南。

故障排除

遇到连接问题？我们的 Open WebUI 文档 可以帮您解决。若需进一步帮助并加入我们的活跃社区，请访问 Open WebUI Discord 。

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 容器无法在容器内部访问 Ollama 服务器 127.0.0.1:11434 (host.docker.internal:11434)。在您的 Docker 命令中使用 --network=host 参数可以解决此问题。注意端口将从 3000 改为 8080，相应的链接为：http://localhost:8080。

Docker 示例命令:

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

保持您的 Docker 安装为最新版本

请查阅我们在 Open WebUI 文档 中提供的更新指南。

使用开发分支 🌙

[!警告]
:dev 分支包含最新的不稳定功能和更改。请自行承担使用风险，因为它可能存在漏洞或功能未完整。

如果您想尝试最新的尖端功能，并且可以接受偶尔的不稳定情况，您可以像这样使用 :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，您可以将 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？ 🌟

Learn about upcoming features in our roadmap in the Open WebUI documentation.

许可 📜

该项目包含多个许可下的代码。当前代码库包括在 Open WebUI 许可下的组件，并附加要求保留“Open WebUI”品牌，以及此前贡献的各自原始许可下的内容。有关许可变更的详细记录以及每个代码部分适用的条款，请参阅LICENSE_HISTORY。有关完整和最新的许可详情，请参阅LICENSE 和 LICENSE_HISTORY 文件。

支持 💬

如果您有任何问题、建议或需要帮助，请提交 issue 或加入我们的Open WebUI Discord 社区与我们联系！ 🤝

安全 🛡️

如果您认为发现了安全漏洞，或有不应公开披露的内容，请通过我们在 GitHub 上的负责任披露计划保密联系。我们只接受通过 GitHub 提交的报告，不接受其他平台的报告。感谢您帮助我们保持 Open WebUI 的安全！

星标历史

由 Timothy Jaeryang Baek 创建 - 让我们一起让 Open WebUI 变得更加出色！💪