What is Open WebUI used for?

Open WebUI is a self-hosted interface for large language models. It lets you chat with local or cloud models, build RAG workflows with your documents, and manage prompts and teams in one place.

How do I use Open WebUI with Ollama?

Install Ollama, pull a model like `llama3` or `mistral`, and then point Open WebUI’s Ollama connection to `http://localhost:11434`. You can set a default model and start chatting locally with full privacy.

Can Open WebUI do RAG with my PDFs and notes?

Yes. Create a knowledge base, upload documents, generate embeddings, and enable retrieval in chat. The model will cite and summarize from your own sources for grounded answers.

Is Open WebUI secure for teams?

You can enforce sign-in, manage API keys by role, and set rate limits. For production, use HTTPS behind a reverse proxy and restrict which providers or endpoints are allowed.

Should I use local or cloud models in Open WebUI?

Use local models for privacy, speed, and cost control; use cloud models for complex tasks requiring higher quality. Many teams combine both and set chat-specific defaults.

كيفية استخدام Open WebUI: دليل سهل ومفصل لتبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي

إذا كنت تتمنى أن يكون لدى ChatGPT توأم قابل للتخصيص ومستضاف ذاتيًا يمكنك ربطه بنماذجك وبياناتك، فإن Open WebUI هو بالضبط ما تبحث عنه. إنه واجهة حديثة وخفيفة الوزن للدردشة مع نماذج لغوية كبيرة (LLMs) محلية أو بعيدة، وإدارة المطالبات، وبناء سير عمل RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع)، والتعاون مع أعضاء الفريق—كل ذلك من متصفحك.

في هذا الدليل العملي والموجه نحو الحلول، سنشرح كيفية استخدام Open WebUI من البداية إلى النهاية: خيارات الإعداد، والاتصال بـ Ollama أو واجهات برمجة التطبيقات APIs، وإدارة النماذج، وبناء تدفقات الاسترجاع، وتأمين المثيل الخاص بك، وبعض النصائح الاحترافية. بحلول النهاية، ستكون قادرًا على تشغيل سير عمل الذكاء الاصطناعي القوية بشروطك الخاصة—وبسرعة.

ما هو Open WebUI (ولماذا نستخدمه)؟

Open WebUI هي واجهة ويب ذاتية الاستضافة للنماذج اللغوية الكبيرة LLMs. فكر في الأمر على أنه مركز القيادة لتفاعلات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك—أحضر نماذجك الخاصة (محلية أو سحابية)، واصنع مطالبات قابلة لإعادة الاستخدام، وأضف مستنداتك، وتعاون من خلال واجهة مستخدم نظيفة وبديهية. إنه شائع بشكل خاص بين المطورين وفرق البيانات والمستخدمين المهتمين بالخصوصية الذين يريدون التحكم والتوسعة والسرعة.

الأسباب الرئيسية التي تجعل الناس يختارون Open WebUI:

امتلك بياناتك: قم بتشغيلها محليًا أو على الخادم الخاص بك.

خلفيات مرنة: اتصل بالمحركات المحلية مثل Ollama أو موفري الخدمات عن بُعد عبر واجهة برمجة التطبيقات API.

جاهز لسير العمل: RAG والأدوات والتضمينات والمطالبات المنظمة.

عناصر التحكم للمسؤول: إدارة مفتاح API والمصادقة وتكوين البيئة.

أسرع طريقة للبدء: بداية سريعة باستخدام Docker

إذا كنت مرتاحًا لـ Docker، فيمكنك البدء والتشغيل في دقائق.

سحب الصورة

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

تشغيل الحاوية

docker run -d --name open-webui -p 3000:8080 ghcr.io/open-webui/open-webui:main

افتح متصفحك وقم بزيارة

ستصل إلى واجهة المستخدم، وتقوم بإنشاء حساب مسؤول، وتكون جاهزًا لتوصيل النماذج.

نصيحة: للتخزين الدائم ومتغيرات البيئة (مثل قيود مفتاح API والمصادقة)، قم بالتبديل إلى docker-compose.yml حتى تتمكن من تحميل وحدات التخزين وتحديد التكوين بشكل نظيف.

الاتصال بالنماذج: واجهات برمجة التطبيقات APIs المحلية (Ollama) أو السحابية

Open WebUI مستقل عن الواجهة الخلفية. يمكنك:

استخدم Ollama لتشغيل النماذج محليًا (على سبيل المثال، Llama 3 و Phi‑3 و Mistral). هذا رائع للخصوصية والعمل دون اتصال بالإنترنت.

استخدم واجهات برمجة التطبيقات السحابية APIs مثل OpenAI أو Anthropic أو Google أو غيرها عبر مفاتيح API.

الخيار أ: استخدام Ollama محليًا

تثبيت Ollama (macOS و Linux و Windows)

قم بزيارة ` لتثبيت.

سحب نموذج باستخدام Ollama

ollama pull llama3

يمكنك استبدال llama3 بنماذج مثل mistral أو phi3 أو llama3:instruct حسب احتياجاتك.

بدء تشغيل Open WebUI

تأكد من أن Open WebUI يمكنه الوصول إلى نقطة النهاية المحلية لـ Ollama (عادةً `).

في Open WebUI، انتقل إلى Admin Settings ← Connections ← Ollama

أضف نقطة النهاية، واختر النماذج الافتراضية، واختبر الاتصال.

يمكنك الآن الدردشة مع النماذج المحلية مباشرة في المتصفح.

الخيار ب: استخدام موفري الخدمات السحابية عبر مفاتيح API

في Admin Settings ← Providers (أو API/Keys)

أضف مفاتيح لـ OpenAI أو Anthropic أو Google.

اختر نموذجًا افتراضيًا لكل موفر

على سبيل المثال: gpt-4o-mini (OpenAI) أو claude‑3‑haiku (Anthropic) أو gemini‑1.5‑flash (Google).

تعيين الحدود

فرض حدود المعدل أو نطاقات الاستخدام أو المفاتيح لكل مستخدم حسب إعداد فريقك.

هذا النهج المختلط (محلي + سحابي) شائع: مسودات سريعة على النماذج المحلية، ثم صقلها بنموذج سحابي عند الحاجة.

الدردشة الأولى: المطالبات والأوضاع والمرفقات

بمجرد توصيل النموذج، ابدأ محادثة جديدة. بعض الأساسيات:

قوالب المطالبات: احفظ التعليمات المستخدمة بشكل متكرر (مطالبات النظام) مثل "أنت مدرس Python الخاص بي—اشرح بالأمثلة والاختبارات".

الأوضاع: قم بالتبديل بين الأنماط الإبداعية أو الموجزة أو التقنية عن طريق تعديل مطالبات النظام أو درجة الحرارة.

المرفقات: قم بتحميل الملفات (ملفات PDF و TXT و CSV) ليتمكن النموذج من الرجوع إليها. بالنسبة للمجموعات الكبيرة أو المتكررة، قم بإنشاء قاعدة معرفة مع التضمينات (انظر RAG أدناه).

نصيحة احترافية: قم بتنظيم الدردشات حسب المشروع. استخدم علامات مثل #docs أو #code أو #analysis حتى تتمكن من العثور على الأشياء بسرعة في المستقبل.

بناء RAG في دقائق: المعرفة والتضمينات والبحث

يتيح RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع) لنموذجك الإجابة على الأسئلة بمحتواك (المستندات والملاحظات والسياسات والتعليمات البرمجية). إليك كيفية تجميعه:

إنشاء قاعدة معرفة (KB)

في الشريط الجانبي، قم بإنشاء KB جديد أو "مجموعات".

تحميل المستندات: ملفات PDF أو markdown أو HTML أو نصية.

إنشاء التضمينات

اختر الواجهة الخلفية للتضمينات (محلية عبر Ollama إذا كان لديك نموذج تضمينات، أو موفر خدمة سحابية من خلال API).

فهرسة مستنداتك؛ قد تستغرق المجموعات الكبيرة بضع دقائق.

تمكين الاسترجاع في الدردشة

في الدردشة، قم بتبديل الاسترجاع وحدد KB الخاص بك.

اطرح أسئلة مثل "لخص سياسة الإعداد الخاصة بنا وقم بإدراج بنود العمل" أو "ما هي الاستثناءات التي نسمح بها في سياسة الأمان؟"

كرر

تفقد المصادر، وقم بتحسين مستنداتك، واضبط حجم التجميع، وأعد التضمين إذا بدت الإجابات غير صحيحة.

نصيحة احترافية: حافظ على KBs منفصلة للدقة (على سبيل المثال، "نسخة تسويقية"، "سياسات قانونية"، "كتب التشغيل"). هذا يقلل من عمليات الاسترجاع غير ذات الصلة.

الإجراءات والأدوات وسير العمل

يدعم Open WebUI التفاعلات القائمة على الأدوات حتى يتمكن النموذج من "فعل الأشياء"، وليس مجرد الدردشة. اعتمادًا على الإعداد الخاص بك، يمكنك:

استدعاء الوظائف/الأدوات التي تحددها (على سبيل المثال، تشغيل برنامج نصي أو جلب عنوان URL أو الاستعلام عن قاعدة بيانات).

استخدام سير عمل مطالبات النظام لهيكلة المهام متعددة الخطوات.

إضافة المكونات الإضافية/الامتدادات إذا كان النشر الخاص بك يدعمها.

مثال: سير عمل "ملخص المحتوى"

الخطوة 1: اطلب من النموذج استخراج الكلمات الرئيسية من موضوع.

الخطوة 2: البحث عبر أداة ويب (إذا تم تمكينها) وتلخيص المصادر.

الخطوة 3: صياغة مخطط تفصيلي + متغيرات العنوان.

الخطوة 4: إنشاء نسخة قصيرة/طويلة.

احفظ هذه الخطوات في قالب قابل لإعادة الاستخدام حتى يتمكن فريقك من تشغيلها بنقرة واحدة.

إدارة النماذج كمحترف

إعدادات افتراضية متعددة: قم بتعيين إعدادات افتراضية لكل مساحة عمل أو لكل دردشة (على سبيل المثال، محلي سريع لتبادل الأفكار، وسحابي دقيق للنسخة النهائية).

بطاقات النموذج: وثق ما يفعله كل نموذج على أفضل وجه—"استخدم Llama 3 للتعليمات البرمجية، Mistral للملخصات الموجزة".

مهام الدفعات: استخدم مطالبات نظام أطول وإخراج منظم (JSON، قوائم التحقق) للمهام المتكررة مثل فحوصات ضمان الجودة أو الترجمة أو وضع العلامات.

إعدادات المسؤول: الأمان والحوكمة

إذا كنت تستضيف ذاتيًا لفريق، فخصص بضع دقائق لتقوية وحوكمة المثيل الخاص بك.

المصادقة: طلب تسجيل الدخول. إذا كان ذلك متاحًا، فقم بتمكين SSO/OIDC.

سياسات مفتاح API: حدد موفري الخدمات الذين يمكن استخدامهم، ونطاق المفاتيح حسب المستخدم/الدور، وتقييد الخروج حيثما كان ذلك مناسبًا.

متغيرات البيئة: قم بتكوين أشياء مثل عناوين URL لنقطة نهاية النموذج، والخلفيات المضمنة، وقيود المفاتيح عبر إعدادات env.

حدود المعدل والحصص: منع التكاليف الجامحة مع الحدود لكل مستخدم أو لكل مساحة عمل.

إمكانية التدقيق: شجع الفرق على تسمية الدردشات وتخزين الملخصات حتى تتمكن من تتبع القرارات.

نصيحة للمطور: ضع Open WebUI خلف وكيل عكسي (على سبيل المثال، Nginx/Caddy) مع HTTPS وقم بتعيين الأصول المسموح بها.

التعاون الجماعي ونظافة المعرفة

المطالبات و KBs المشتركة: إنشاء مكتبات مطالبات وقواعد معرفة منظمة. تعيين القيمين.

محتوى الإصدار: بالنسبة لمستندات السياسة أو المواصفات، قم بتخزين المصادر في Git أو مركز مستندات وإعادة تضمينها عند التحديث.

الإجابات الأولى من المصدر: شجع المستخدمين على النقر فوق الاقتباسات ومسح المستندات الأصلية. ثق، ولكن تحقق.

حالات الاستخدام اليومية (انسخ هذه)

المحتوى والتسويق

حوّل ملخصًا إلى ثلاث مسودات خاصة بالجمهور.

إنشاء مخططات SEO والأسئلة الشائعة والعناوين.

الهندسة

شرح وظيفة وإنشاء اختبارات حالة الحافة.

تلخيص طلبات السحب وإنتاج ملاحظات الإصدار.

العمليات والدعم

بناء KB من كتب التشغيل و SOPs.

صياغة الردود باستخدام دليل النبرة/الأسلوب الخاص بك.

البحث والاستراتيجية

تلخيص 10 مستندات في صفحة واحدة مع الاستشهادات.

مقارنة البائعين باستخدام مصفوفة منظمة.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها: إصلاحات سريعة

"لا يمكن الاتصال بـ Ollama"

تحقق من أن Ollama قيد التشغيل: `curl

تحقق من الوصول إلى الشبكة من الحاوية إلى المضيف.

"لم يتم العثور على النموذج"

اسحب النموذج عبر Ollama: ollama pull mistral

بالنسبة للسحابة، أكد الاسم والأذونات الدقيقة للنموذج.

"تبدو نتائج RAG غير ذات صلة"

أعد التضمين بنموذج تضمينات أفضل.

اضبط حجم الجزء (على سبيل المثال، 500-1000 رمز) والتداخل.

قسّم KB الخاص بك إلى مجموعات أصغر وموضوعية.

"ارتفاع التكاليف"

قم بتعيين حدود المعدل والافتراضي للنماذج المحلية للمسودات.

نصائح الأداء والتحركات المتقدمة

استخدم نماذج محلية أصغر لتبادل الأفكار و نماذج أكبر/سحابية للإنهاء.

تخزين المطالبات والاستجابات المتكررة مؤقتًا حيثما أمكن ذلك.

تبني مخرجات منظمة (JSON، قوائم تحقق نقطية) لعمليات التشغيل الآلي النهائية.

بالنسبة للبيانات الحساسة، احتفظ بكل شيء محليًا (Ollama + التضمينات المحلية + التخزين في أماكن العمل).

استخدم مطالبات النظام لتحديد النبرة والتنسيق والحواجز الواقية.

جدير بالذكر: إقران Open WebUI مع Sider.AI

إذا كنت تنتج الكثير من المحتوى أو الأبحاث، فيمكن أن يساعدك رفيق سير العمل. جدير بالذكر: يساعد Sider.AI في صياغة وتلخيص وتنظيم العمل طويل الأجل. يمكنك تبادل الأفكار أو استرداد السياق في Open WebUI، ثم استخدام مساعدة Sider.AI بنمط المحرر لتلميع وإعادة هيكلة ومقالات تحسين محركات البحث للنشر. إنه إقران مفيد عندما تريد التحكم (دردشة ذاتية الاستضافة + RAG) والسرعة (التحرير والتحسين التعاوني).

مخطط بداية بسيط

تشغيل Open WebUI عبر Docker.

تثبيت Ollama، وسحب llama3 و mistral.

قم بتوصيل Open WebUI بـ وتعيينmistral` كإعداد افتراضي للدردشة.

إنشاء KBs: السياسات، التسويق، كتب التشغيل؛ تضمين بنموذج تضمينات قوي.

حفظ ثلاثة قوالب مطالبات: "ملخص مع نقاط" و "مولد مخطط SEO" و "كاتب ملاحظات الإصدار".

إضافة حدود المعدل وطلب تسجيل الدخول.

مع هذا الإعداد، يمكن لمعظم الفرق تغطية 80٪ من مهام الذكاء الاصطناعي اليومية.

الوجبات الرئيسية

يمنحك Open WebUI واجهة مستخدم نظيفة وقابلة للتحكم للعمل مع LLMs المحلية والسحابية.

للخصوصية والسرعة، قم بإقرانها بـ Ollama محليًا؛ امزج في النماذج السحابية عند الحاجة.

استخدم RAG لترسيخ الإجابات في مستنداتك؛ حافظ على KBs صغيرة ومركزة.

قم بتأمين المثيل الخاص بك باستخدام المصادقة وسياسات المفاتيح وحدود المعدل.

توحيد المطالبات والمخرجات بحيث يكون عمل فريقك متسقًا وقابلاً للتشغيل الآلي.

الخطوات التالية

تشغيل Open WebUI باستخدام Docker والاتصال بـ Ollama.

أنشئ أول قاعدة معرفة لك وجرب دردشة مدعومة بالاسترجاع.

احفظ ثلاثة قوالب مطالبات سيعيد فريقك استخدامها يوميًا.

إذا كنت تنشر محتوى، فقم بتمرير المسودات من خلال Sider.AI لتحسين النبرة والهيكل وتحسين محركات البحث قبل البث المباشر.

الأسئلة الشائعة

س1: ما هو الغرض من استخدام Open WebUI؟ Open WebUI هي واجهة مستضافة ذاتيًا لنماذج اللغة الكبيرة. تتيح لك الدردشة مع النماذج المحلية أو السحابية، وبناء سير عمل RAG مع مستنداتك، وإدارة المطالبات والفرق في مكان واحد.

س2: كيف يمكنني استخدام Open WebUI مع Ollama؟ قم بتثبيت Ollama، واسحب نموذجًا مثل llama3 أو mistral، ثم وجه اتصال Ollama الخاص بـ Open WebUI إلى http://localhost:11434. يمكنك تعيين نموذج افتراضي والبدء في الدردشة محليًا بخصوصية كاملة.

س3: هل يمكن لـ Open WebUI إجراء RAG باستخدام ملفات PDF والملاحظات الخاصة بي؟ نعم. قم بإنشاء قاعدة معرفة، وتحميل المستندات، وإنشاء التضمينات، وتمكين الاسترجاع في الدردشة. سيقوم النموذج بالاستشهاد والتلخيص من مصادرك الخاصة للحصول على إجابات راسخة.

س4: هل Open WebUI آمن للفرق؟ يمكنك فرض تسجيل الدخول وإدارة مفاتيح API حسب الدور وتعيين حدود المعدل. للإنتاج، استخدم HTTPS خلف وكيل عكسي وقيد موفري الخدمات أو نقاط النهاية المسموح بها.

س5: هل يجب علي استخدام النماذج المحلية أو السحابية في Open WebUI؟ استخدم النماذج المحلية للخصوصية والسرعة والتحكم في التكاليف؛ استخدم النماذج السحابية للمهام المعقدة التي تتطلب جودة أعلى. تجمع العديد من الفرق بين الاثنين وتعيين إعدادات افتراضية خاصة بالدردشة.