Open WebUI

Was ist Open WebUI?

Open WebUI ist eine selbst gehostete Plattform, die als einheitliches Frontend für große Sprachmodelle dient und Nutzern ermöglicht, sich von einer einzigen Oberfläche aus mit Ollama, OpenAI-kompatiblen APIs oder Open-Responses-Anbietern zu verbinden. Anstatt zwischen separaten Apps für Chat, Dokumentensuche, Bildgenerierung und Codeausführung zu wechseln, vereint Open WebUI Gespräche, Wissensdatenbanken, Tools und Modelle in einem einzigen Arbeitsbereich, der vollständig offline laufen kann. Es ist für Teams und Einzelpersonen konzipiert, die volle Kontrolle über ihre Daten, Infrastruktur und Modellwahl haben möchten, ohne von einem einzelnen Anbieter abhängig zu sein.

Hauptfunktionen

• Multi-Provider-Chat

  Verbinden Sie sich mit Ollama, OpenAI, Anthropic oder jeder OpenAI-kompatiblen API und lassen Sie mehrere Modelle im selben Gespräch nebeneinander laufen, um sie zu vergleichen.

• Wissensdatenbank & RAG

  Erstellen Sie Wissensdatenbanken aus hochgeladenen Dokumenten mithilfe hybrider Vektorsuche, Cross-Encoder-Reranking und mehreren Extraktions-Engines wie Tika und Docling.

• Individuelle Agenten & Modell-Presets

  Statten Sie jedes Basismodell mit Systemprompts, verknüpften Tools und Wissensquellen aus, um spezialisierte Agenten wie Reviewer oder Zusammenfasser zu erstellen.

• Open Terminal

  Geben Sie der KI Zugriff auf eine reale oder containerisierte Rechenumgebung, in der sie direkt aus dem Chat heraus Code schreiben, ausführen und debuggen kann.

• Erweiterbarkeit über Tools & MCP

  Erweitern Sie die Funktionalität mit Python-Tools, Pipelines, OpenAPI-Servern oder nativer Unterstützung des Model Context Protocol, um individuelle Funktionen hinzuzufügen.

• Zugriffskontrolle auf Enterprise-Niveau

  Verwalten Sie Multi-User-Umgebungen mit rollenbasierter Zugriffskontrolle, SSO/OIDC/LDAP-Integration, SCIM-Provisioning und granularen modellbezogenen Berechtigungen.

Anwendungsfälle

• Selbst gehostete KI-Bereitstellung : Organisationen betreiben ihren eigenen privaten KI-Stack auf Docker, Kubernetes oder Bare Metal, anstatt sich auf Cloud-KI-Dienste Dritter zu verlassen.
• Wissens-Assistenten für Teams : Teams laden interne Dokumente hoch und lassen die KI eigenständig in einer gemeinsamen Wissensdatenbank suchen und Antworten zusammenfassen.
• Code-Workflows für Entwickler : Entwickler nutzen Open Terminal, damit die KI in einer isolierten Umgebung Code schreibt, ausführt und iterativ verbessert.
• Kollaborative KI-Kanäle : Teams binden verschiedene Modelle in gemeinsame Kanäle ein, um in Echtzeit gemeinsam Inhalte zu entwerfen, zu kritisieren und zu verfeinern.
• Individuelle Agenten erstellen : Produkt- und Support-Teams erstellen aufgabenspezifische Agenten, etwa für Meeting-Zusammenfassungen oder Code-Reviews, mithilfe verknüpfter Tools und Anweisungen.

Häufig gestellte Fragen