Open WebUI

Что такое Open WebUI?

Open WebUI — это платформа с самостоятельным хостингом, выступающая единым фронтендом для больших языковых моделей: пользователи могут подключаться к Ollama, совместимым с OpenAI API или провайдерам Open Responses из одного интерфейса. Вместо того чтобы использовать отдельные приложения для чата, поиска по документам, генерации изображений и выполнения кода, Open WebUI объединяет диалоги, базы знаний, инструменты и модели в едином рабочем пространстве, которое может работать полностью офлайн. Платформа создана для команд и отдельных пользователей, которым важен полный контроль над своими данными, инфраструктурой и выбором моделей без привязки к одному поставщику.

Ключевые функции

• Чат с несколькими провайдерами

  Подключайтесь к Ollama, OpenAI, Anthropic или любому API, совместимому с OpenAI, и запускайте несколько моделей параллельно в одном диалоге для сравнения.

• База знаний и RAG

  Создавайте базы знаний из загруженных документов с помощью гибридного векторного поиска, переранжирования cross-encoder и различных движков извлечения текста, таких как Tika и Docling.

• Кастомные агенты и пресеты моделей

  Оснастите любую базовую модель системными промптами, подключёнными инструментами и источниками знаний, чтобы создать специализированных агентов — например, для рецензирования или создания сводок.

• Open Terminal

  Предоставьте ИИ доступ к реальной или контейнеризированной вычислительной среде, где он может писать, выполнять и отлаживать код прямо из чата.

• Расширяемость через Tools и MCP

  Расширяйте функциональность с помощью Python-инструментов, пайплайнов, OpenAPI-серверов или нативной поддержки Model Context Protocol для добавления пользовательских возможностей.

• Контроль доступа корпоративного уровня

  Управляйте многопользовательскими средами с ролевым контролем доступа, интеграцией SSO/OIDC/LDAP, SCIM-провижининг и детальными правами доступа для каждой модели.

Варианты использования

• Развёртывание ИИ на собственной инфраструктуре : Организации запускают собственный приватный ИИ-стек на Docker, Kubernetes или физическом сервере, вместо того чтобы полагаться на сторонние облачные ИИ-сервисы.
• Командные ассистенты по знаниям : Команды загружают внутренние документы и позволяют ИИ автономно искать и синтезировать ответы из общей базы знаний.
• Рабочие процессы разработчиков с кодом : Разработчики используют Open Terminal, чтобы ИИ писал, запускал и итеративно улучшал код в изолированной среде.
• Совместные ИИ-каналы : Команды подключают разные модели в общих каналах, чтобы вместе в реальном времени составлять черновики, критиковать и дорабатывать материалы.
• Создание кастомных агентов : Продуктовые и саппорт-команды создают агентов под конкретные задачи — например, для составления резюме встреч или ревью кода — используя подключённые инструменты и инструкции.

Часто задаваемые вопросы