Open WebUI

Qu'est-ce que Open WebUI ?

Open WebUI est une plateforme auto-hébergée qui fait office d'interface front-end unifiée pour les grands modèles de langage, permettant aux utilisateurs de se connecter à Ollama, à des API compatibles OpenAI ou à des fournisseurs Open Responses depuis une seule interface. Plutôt que de jongler entre plusieurs applications distinctes pour le chat, la recherche documentaire, la génération d'images et l'exécution de code, Open WebUI réunit conversations, bases de connaissances, outils et modèles dans un espace de travail unique, capable de fonctionner entièrement hors ligne. Elle est conçue pour les équipes et les particuliers qui souhaitent garder le contrôle total de leurs données, de leur infrastructure et de leurs choix de modèles, sans dépendre d'un fournisseur unique.

Fonctionnalités clés

• Chat multi-fournisseurs

  Connectez-vous à Ollama, OpenAI, Anthropic ou toute API compatible OpenAI, et exécutez plusieurs modèles côte à côte dans la même conversation pour les comparer.

• Base de connaissances & RAG

  Construisez des bases de connaissances à partir de documents importés grâce à la recherche vectorielle hybride, au reranking par cross-encoder et à plusieurs moteurs d'extraction comme Tika et Docling.

• Agents personnalisés & préréglages de modèles

  Enrichissez n'importe quel modèle de base avec des prompts système, des outils associés et des sources de connaissances pour créer des agents spécialisés, comme des relecteurs ou des générateurs de synthèses.

• Open Terminal

  Donnez à l'IA accès à un environnement de calcul réel ou conteneurisé, où elle peut écrire, exécuter et déboguer du code directement depuis le chat.

• Extensibilité via Tools & MCP

  Étendez les fonctionnalités avec des outils Python, des pipelines, des serveurs OpenAPI, ou le support natif du Model Context Protocol pour ajouter des capacités personnalisées.

• Contrôle d'accès de niveau entreprise

  Gérez des environnements multi-utilisateurs avec un contrôle d'accès basé sur les rôles, l'intégration SSO/OIDC/LDAP, le provisionnement SCIM et des permissions granulaires par modèle.

Cas d'utilisation

• Déploiement d'IA auto-hébergée : Les organisations font tourner leur propre pile IA privée sur Docker, Kubernetes ou du bare metal, plutôt que de dépendre de services d'IA cloud tiers.
• Assistants de connaissances d'équipe : Les équipes importent des documents internes et laissent l'IA rechercher et synthétiser des réponses de manière autonome à partir d'une base de connaissances partagée.
• Workflows de code pour développeurs : Les développeurs utilisent Open Terminal pour faire écrire, exécuter et itérer du code à l'IA dans un environnement isolé.
• Canaux IA collaboratifs : Les équipes mentionnent différents modèles dans des canaux partagés pour rédiger, critiquer et affiner un travail ensemble, en temps réel.
• Construction d'agents personnalisés : Les équipes produit et support créent des agents dédiés à des tâches spécifiques, comme des résumés de réunion ou des relectures de code, à l'aide d'outils et d'instructions associés.

FAQ