Open WebUI · 自己服务器上的 AI 聊天与知识库
想给团队开 AI，法务只问了一句"资料存哪儿"
你是十几个人的技术团队负责人。大家早就在用大模型写周报、查接口、读合同，但用的是公网聊天框，客户资料和内部接口文档就这么贴进去了。法务问了一句"资料存哪"，你才发现这问题没有答案。你需要的是一个自己的入口：账号你来开、模型你来选、对话记录留在自己的机器上。
一个装在自己服务器上的 AI 前台
Open WebUI 接手的是「人怎么用上模型」这一段：把模型、文档、账号和权限包成一个浏览器页面，装在你自己的服务器上。
它同时对接 Ollama 本地模型和任何 OpenAI 兼容接口，内置文档知识库（RAG）、联网搜索、图像生成、多模型切换和分组权限。模型本身仍由你指定的服务提供，界面、会话和知识库数据都留在实例里。
边界也说清楚：
- 它做：聊天界面、多模型接入与切换、文档知识库、成员与分组权限、插件扩展。
- 它不做：不自带模型，得填 OpenAI 兼容地址或 Ollama 地址；不是向量数据库，也不是训练和微调平台。
- 对话与知识库数据落在自己的实例里，不会因为部署被带到别处。
通过阿里云计算巢部署，实例通过控制台安全代理访问，不用自己配 TLS、反向代理和网关认证。
它解决了什么问题
| 你原来怎么干 | 代价 | 用它之后 |
|---|---|---|
| 员工各自用公网 AI 工具 | 资料出域，事后无法审计 | 统一私有入口，谁能用哪些模型你说了算 |
| 直接调模型 API | 没有界面，非技术同事用不上 | 打开浏览器就能用的聊天页 |
| 想让 AI 读内部文档 | 自己拼切片、嵌入、检索那一套 | 文档传上去就成了可引用的知识库 |
| 新人来了开权限 | 一个个手动配，容易漏 | 分组与角色，按组一次性授权 |
回到那天下午：你部署好实例，把模型地址填进管理后台，拉一个"研发"分组，再把这批接口文档传进知识库。第二天团队在同一个入口里问同一份资料，数据一直没出过自己的机房。
而更深一层的变化是：能安全用 AI 的范围，从"敢贴的人"扩大到了整个团队。以前合规敏感的活只能靠自觉绕开 AI，现在这些活也能放进同一个对话里做。
核心能力
一个入口接住所有模型
- 本地与云端并存 —— Ollama 和 OpenAI 兼容接口可以同时挂着，对话里直接换。
- 模型级权限 —— 管理员决定哪个分组能看见哪些模型，不用为了管权限再换一套系统。
- 填地址就接上 —— 各家兼容接口填 URL 和 Key 即可，换一家不动前端。
让内部文档变成能问的
- 上传即成库 —— PDF、Word、Markdown 传上去，对话时引用原文作答。
- 联网可选 —— 需要公开信息时打开搜索，私有资料和公开信息分开用。
团队里有人管得住
- 账号与分组 —— 注册开关、角色、成员组，按组分配能力。
- 用量看得见 —— 谁在用、用的什么模型，管理员在后台能看到。
需要更多时自己加
- 插件体系 —— 过滤器、工具、动作按需装，接内部系统不必改源码。
- 频道与笔记 —— 团队共享的空间和对话外的草稿都在同一个界面里，不用另开文档工具。
谁最该用
| 用户类型 | 典型场景 | 用它拿到什么 |
|---|---|---|
| 对数据合规敏感的技术负责人 | 客户资料不能贴进公网 AI | 数据留在自己实例里的团队聊天平台 |
| 想让全员用上模型的公司 | 员工各用各的，没人管 | 一个带账号和权限的统一入口 |
| 自己跑了 Ollama 的开发者 | 模型有，缺一个好用的前端 | 现成的多模型管理界面 |
技术支持
- 官方仓库：https://github.com/open-webui/open-webui
- 官方文档：https://docs.openwebui.com/
- 问题反馈：GitHub Issues
🚀 立即体验
→ 一键部署 Open WebUI
部署完成后从实例详情页的安全代理地址进入，第一件事是在管理员设置的「连接」里填上你的模型地址，随后就能建账号、拉分组。
