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.

Open WebUI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો: ઝડપી AI વર્કફ્લો માટે મૈત્રીપૂર્ણ, સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ માર્ગદર્શિકા

જો તમે ક્યારેય એવી ઈચ્છા કરી હોય કે ChatGPT પાસે કસ્ટમાઇઝ કરી શકાય તેવું, સેલ્ફ-હોસ્ટેડ ટ્વીન હોય જેને તમે તમારા પોતાના મોડેલ્સ અને ડેટામાં વાયર કરી શકો, તો Open WebUI બરાબર એ જ છે. તે લોકલ અથવા રિમોટ મોટા લેંગ્વેજ મોડેલ્સ (LLMs) સાથે ચેટ કરવા, પ્રોમ્પ્ટ્સનું સંચાલન કરવા, RAG (Retrival-Augmented Generation) વર્કફ્લો બનાવવા અને ટીમ મેમ્બર્સ સાથે સહયોગ કરવા માટેનું આધુનિક, હળવું ઇન્ટરફેસ છે - આ બધું તમારા બ્રાઉઝરથી.

આ વ્યવહારુ, સોલ્યુશન-ઓરિએન્ટેડ માર્ગદર્શિકામાં, અમે Open WebUI નો એન્ડ-ટુ-એન્ડ ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે વિશે વાત કરીશું: સેટઅપ વિકલ્પો, Ollama અથવા APIs સાથે કનેક્ટ કરવું, મોડેલ્સનું સંચાલન કરવું, રિટ્રીવલ ફ્લો બનાવવું, તમારી ઇન્સ્ટન્સને સુરક્ષિત કરવું અને કેટલીક પ્રો ટિપ્સ. અંત સુધીમાં, તમે તમારી પોતાની શરતો પર શક્તિશાળી AI વર્કફ્લો ચલાવવા માટે સક્ષમ હશો—ઝડપી.

Open WebUI શું છે (અને તેનો ઉપયોગ શા માટે કરવો)?

Open WebUI એ LLMs માટે સેલ્ફ-હોસ્ટેબલ વેબ ઇન્ટરફેસ છે. તેને તમારા AI ઇન્ટરેક્શન્સ માટેના કમાન્ડ સેન્ટર તરીકે વિચારો—તમારા પોતાના મોડેલ્સ (લોકલ અથવા ક્લાઉડ) લાવો, ફરીથી વાપરી શકાય તેવા પ્રોમ્પ્ટ્સ બનાવો, તમારા ડોક્યુમેન્ટ્સ ઉમેરો અને સ્વચ્છ, સાહજિક UI દ્વારા સહયોગ કરો. તે ખાસ કરીને ડેવલપર્સ, ડેટા ટીમો અને ગોપનીયતા પ્રત્યે સભાન વપરાશકર્તાઓ માટે લોકપ્રિય છે જેઓ નિયંત્રણ, વિસ્તરણક્ષમતા અને ઝડપ ઇચ્છે છે.

લોકો Open WebUI શા માટે પસંદ કરે છે તેના મુખ્ય કારણો:

તમારા ડેટાની માલિકી રાખો: લોકલ અથવા તમારા સર્વર પર ચલાવો.

લવચીક બેકેન્ડ્સ: Ollama જેવા લોકલ એન્જિન અથવા API દ્વારા રિમોટ પ્રોવાઇડર્સ સાથે કનેક્ટ કરો.

વર્કફ્લો-રેડી: RAG, ટૂલ્સ, એમ્બેડિંગ્સ અને સ્ટ્રક્ચર્ડ પ્રોમ્પ્ટ્સ.

એડમિન કંટ્રોલ્સ: API કી મેનેજમેન્ટ, ઓથેન્ટિકેશન અને એન્વાયર્નમેન્ટ કોન્ફિગરેશન.

શરૂ કરવાની સૌથી ઝડપી રીત: ડોકર ક્વિક સ્ટાર્ટ

જો તમે ડોકરથી પરિચિત છો, તો તમે મિનિટોમાં શરૂઆત કરી શકો છો.

ઇમેજ ખેંચો

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

કન્ટેનર ચલાવો

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

તમારું બ્રાઉઝર ખોલો અને મુલાકાત લો

તમે UI પર પહોંચશો, એક એડમિન એકાઉન્ટ બનાવશો અને તમે મોડેલ્સને કનેક્ટ કરવા માટે તૈયાર છો.

ટીપ: સતત સ્ટોરેજ અને એન્વાયર્નમેન્ટ વેરીએબલ્સ (જેમ કે API કી રિસ્ટ્રિક્શન્સ અને ઓથ) માટે, docker-compose.yml પર સ્વિચ કરો જેથી તમે વોલ્યુમ્સ માઉન્ટ કરી શકો અને કોન્ફિગરેશનને સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરી શકો.

મોડેલ્સ સાથે કનેક્ટ કરવું: લોકલ (Ollama) અથવા ક્લાઉડ APIs

Open WebUI બેકેન્ડ-એગ્નોસ્ટિક છે. તમે:

લોકલ મોડેલ્સ (દા.ત., Llama 3, Phi‑3, Mistral) ચલાવવા માટે Ollama નો ઉપયોગ કરો. આ ગોપનીયતા અને ઓફલાઇન કામ માટે શ્રેષ્ઠ છે.

OpenAI, Anthropic, Google અથવા અન્ય જેવી ક્લાઉડ APIs નો ઉપયોગ API કી દ્વારા કરો.

વિકલ્પ A: Ollama નો લોકલ ઉપયોગ કરો

Ollama ઇન્સ્ટોલ કરો (macOS, Linux, Windows)

ઇન્સ્ટોલ કરવા માટે ` ની મુલાકાત લો.

Ollama સાથે મોડેલ ખેંચો

ollama pull llama3

તમે તમારી જરૂરિયાતોને આધારે llama3 ને mistral, phi3, અથવા llama3:instruct જેવા મોડેલ્સ સાથે બદલી શકો છો.

Open WebUI શરૂ કરો

ખાતરી કરો કે Open WebUI Ollama ના લોકલ એન્ડપોઇન્ટ (સામાન્ય રીતે `) સુધી પહોંચી શકે છે.

Open WebUI માં, એડમિન સેટિંગ્સ → કનેક્શન્સ → Ollama પર જાઓ

એન્ડપોઇન્ટ ઉમેરો, ડિફોલ્ટ મોડેલ(ઓ) પસંદ કરો અને કનેક્શનનું પરીક્ષણ કરો.

હવે તમે બ્રાઉઝરમાં સીધા લોકલ મોડેલ્સ સાથે ચેટ કરી શકો છો.

વિકલ્પ B: API કી દ્વારા ક્લાઉડ પ્રોવાઇડર્સનો ઉપયોગ કરો

એડમિન સેટિંગ્સ → પ્રોવાઇડર્સ (અથવા API/કીઝ) માં

OpenAI, Anthropic અથવા Google માટે કી ઉમેરો.

દરેક પ્રોવાઇડર માટે ડિફોલ્ટ મોડેલ પસંદ કરો

ઉદાહરણ તરીકે: gpt-4o-mini (OpenAI), claude‑3‑haiku (Anthropic), અથવા gemini‑1.5‑flash (Google).

મર્યાદાઓ સેટ કરો

તમારી ટીમ સેટઅપના આધારે દર મર્યાદાઓ, વપરાશ અવકાશ અથવા પ્રતિ-વપરાશકર્તા કી લાગુ કરો.

આ હાઇબ્રિડ અભિગમ (લોકલ + ક્લાઉડ) સામાન્ય છે: લોકલ મોડેલ્સ પર ઝડપી ડ્રાફ્ટ્સ, પછી જરૂર પડે ત્યારે ક્લાઉડ મોડેલ સાથે સુધારો.

તમારી પ્રથમ ચેટ: પ્રોમ્પ્ટ્સ, મોડ્સ અને એટેચમેન્ટ્સ

એકવાર મોડેલ કનેક્ટ થઈ જાય, પછી નવી ચેટ શરૂ કરો. થોડી મૂળભૂત બાબતો:

પ્રોમ્પ્ટ ટેમ્પ્લેટ્સ: વારંવાર ઉપયોગમાં લેવાતી સૂચનાઓ (સિસ્ટમ પ્રોમ્પ્ટ્સ) સાચવો જેમ કે “તમે મારા Python ટ્યુટર છો—ઉદાહરણો અને પરીક્ષણો સાથે સમજાવો.”

મોડ્સ: સિસ્ટમ પ્રોમ્પ્ટ્સ અથવા તાપમાનને સમાયોજિત કરીને ક્રિએટિવ, સંક્ષિપ્ત અથવા ટેક્નિકલ શૈલીઓ વચ્ચે સ્વિચ કરો.

એટેચમેન્ટ્સ: મોડેલને સંદર્ભ માટે ફાઇલો (PDFs, TXT, CSV) અપલોડ કરો. મોટા અથવા વારંવાર આવતા કોર્પોરા માટે, એમ્બેડિંગ્સ સાથે નોલેજ બેઝ બનાવો (નીચે RAG જુઓ).

પ્રો ટીપ: પ્રોજેક્ટ દ્વારા ચેટ્સનું આયોજન કરો. #docs, #code, અથવા #analysis જેવા ટેગનો ઉપયોગ કરો જેથી ભવિષ્યમાં તમે વસ્તુઓ ઝડપથી શોધી શકો.

મિનિટોમાં RAG બનાવો: જ્ઞાન, એમ્બેડિંગ્સ અને શોધ

RAG (Retrival-Augmented Generation) તમારા મોડેલને તમારી સામગ્રી (ડોક્સ, નોટ્સ, પોલિસી, કોડ) સાથે પ્રશ્નોના જવાબ આપવા દે છે. તેને એકસાથે કેવી રીતે મૂકવું તે અહીં છે:

નોલેજ બેઝ (KB) બનાવો

સાઇડબારમાં, નવો KB અથવા "કલેક્શન્સ" બનાવો.

ડોક્યુમેન્ટ્સ અપલોડ કરો: PDFs, માર્કડાઉન, HTML અથવા ટેક્સ્ટ ફાઇલો.

એમ્બેડિંગ્સ જનરેટ કરો

એમ્બેડિંગ્સ બેકેન્ડ પસંદ કરો (જો તમારી પાસે એમ્બેડિંગ્સ મોડેલ હોય તો Ollama દ્વારા લોકલ, અથવા API દ્વારા ક્લાઉડ પ્રોવાઇડર).

તમારા ડોક્યુમેન્ટ્સને ઇન્ડેક્સ કરો; મોટા સેટ્સમાં થોડી મિનિટો લાગી શકે છે.

ચેટમાં રિટ્રીવલને સક્ષમ કરો

ચેટમાં, રિટ્રીવલ ટૉગલ કરો અને તમારું KB પસંદ કરો.

પ્રશ્નો પૂછો જેમ કે “અમારી ઓનબોર્ડિંગ પોલિસીનો સારાંશ આપો અને એક્શન આઇટમ્સની યાદી બનાવો,” અથવા “અમે સુરક્ષા નીતિમાં કયા અપવાદોને મંજૂરી આપીએ છીએ?”

પુનરાવર્તન કરો

સ્ત્રોતોનું નિરીક્ષણ કરો, તમારા ડોક્યુમેન્ટ્સને રિફાઇન કરો, ચંકિંગ સાઈઝને સમાયોજિત કરો અને જવાબો ખોટા લાગે તો ફરીથી એમ્બેડ કરો.

પ્રો ટીપ: ચોકસાઈ માટે અલગ KBs જાળવો (દા.ત., “માર્કેટિંગ કોપી,” “કાનૂની નીતિઓ,” “રનબુક્સ”). આ અસંગત પુનઃપ્રાપ્તિને ઘટાડે છે.

એક્શન્સ, ટૂલ્સ અને વર્કફ્લો

Open WebUI ટૂલ-સંચાલિત ઇન્ટરેક્શન્સને સપોર્ટ કરે છે જેથી મોડેલ માત્ર ચેટ જ નહીં, પણ "કામ પણ કરી શકે." તમારા સેટઅપના આધારે, તમે આ કરી શકો છો:

તમે વ્યાખ્યાયિત કરેલા ફંક્શન્સ/ટૂલ્સને કૉલ કરો (દા.ત., સ્ક્રિપ્ટ ચલાવો, URL મેળવો, ડેટાબેઝ ક્વેરી કરો).

મલ્ટી-સ્ટેપ કાર્યોને સ્ટ્રક્ચર કરવા માટે સિસ્ટમ પ્રોમ્પ્ટ વર્કફ્લોનો ઉપયોગ કરો.

જો તમારું ડિપ્લોયમેન્ટ તેમને સપોર્ટ કરતું હોય તો પ્લગઇન્સ/એક્સ્ટેન્શન્સ ઉમેરો.

ઉદાહરણ: "સામગ્રી સંક્ષિપ્ત" વર્કફ્લો

પગલું 1: મોડેલને વિષયમાંથી કીવર્ડ્સ કાઢવા માટે કહો.

પગલું 2: વેબ ટૂલ દ્વારા સંશોધન કરો (જો સક્ષમ હોય તો) અને સ્ત્રોતોનો સારાંશ આપો.

પગલું 3: રૂપરેખા + શીર્ષક પ્રકારોનો ડ્રાફ્ટ બનાવો.

પગલું 4: ટૂંકું/લાંબુ સંસ્કરણ બનાવો.

આ પગલાંને ફરીથી વાપરી શકાય તેવા ટેમ્પ્લેટમાં સાચવો જેથી તમારી ટીમ તેમને એક ક્લિકથી ચલાવી શકે.

પ્રોની જેમ મોડેલ્સનું સંચાલન કરવું

બહુવિધ ડિફોલ્ટ્સ: પ્રતિ-વર્કસ્પેસ અથવા પ્રતિ-ચેટ ડિફોલ્ટ્સ સેટ કરો (દા.ત., બ્રેઈનસ્ટોર્મિંગ માટે ઝડપી લોકલ, અંતિમ કોપી માટે ચોક્કસ ક્લાઉડ).

મોડેલ કાર્ડ્સ: દરેક મોડેલ શું શ્રેષ્ઠ કરે છે તેનું ડોક્યુમેન્ટ કરો—“કોડ માટે Llama 3 નો ઉપયોગ કરો, સંક્ષિપ્ત સારાંશ માટે Mistral નો.”

બેચ કાર્યો: લાંબા સમય સુધી સિસ્ટમ પ્રોમ્પ્ટ્સ અને સ્ટ્રક્ચર્ડ આઉટપુટ (JSON, ચેકલિસ્ટ્સ) નો ઉપયોગ કરો પુનરાવર્તિત કાર્યો માટે જેમ કે QA તપાસ, અનુવાદ અથવા ટેગિંગ.

એડમિન સેટિંગ્સ: સુરક્ષા અને સંચાલન

જો તમે ટીમ માટે સેલ્ફ-હોસ્ટિંગ કરી રહ્યા છો, તો તમારી ઇન્સ્ટન્સને સખત બનાવવા અને તેનું સંચાલન કરવા માટે થોડી મિનિટો કાઢો.

ઓથેન્ટિકેશન: સાઇન-ઇન જરૂરી છે. જો ઉપલબ્ધ હોય, તો SSO/OIDC ને સક્ષમ કરો.

API કી નીતિઓ: મર્યાદિત કરો કે કયા પ્રોવાઇડર્સનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, વપરાશકર્તા/ભૂમિકા દ્વારા કીને સ્કોપ કરો અને જ્યાં યોગ્ય હોય ત્યાં એગ્રેસને પ્રતિબંધિત કરો.

એન્વાયર્નમેન્ટ વેરીએબલ્સ: env સેટિંગ્સ દ્વારા મોડેલ એન્ડપોઇન્ટ URLs, એમ્બેડિંગ બેકેન્ડ્સ અને કી પ્રતિબંધો જેવી વસ્તુઓને કોન્ફિગર કરો.

દર મર્યાદાઓ અને ક્વોટા: પ્રતિ-વપરાશકર્તા અથવા પ્રતિ-વર્કસ્પેસ મર્યાદાઓ સાથે અનિયંત્રિત ખર્ચને અટકાવો.

ઓડિટેબિલિટી: ટીમોને ચેટ્સને લેબલ કરવા અને સારાંશ સંગ્રહિત કરવા માટે પ્રોત્સાહિત કરો જેથી તમે નિર્ણયોને ટ્રેસ કરી શકો.

દેવ ટીપ: Open WebUI ને HTTPS સાથે રિવર્સ પ્રોક્સી (દા.ત., Nginx/Caddy) પાછળ મૂકો અને મંજૂર મૂળ સેટ કરો.

ટીમ સહયોગ અને જ્ઞાન સ્વચ્છતા

શેર્ડ પ્રોમ્પ્ટ્સ અને KBs: ક્યુરેટેડ પ્રોમ્પ્ટ લાઇબ્રેરીઓ અને નોલેજ બેઝ બનાવો. જાળવણી કરનારાઓને સોંપો.

સંસ્કરણ સામગ્રી: પોલિસી ડોક્સ અથવા સ્પેક્સ માટે, સ્ત્રોતોને Git અથવા ડોક હબમાં સ્ટોર કરો અને અપડેટ થાય ત્યારે ફરીથી એમ્બેડ કરો.

સ્ત્રોત-પ્રથમ જવાબો: વપરાશકર્તાઓને ટાંકણીઓ પર ક્લિક કરવા અને મૂળ ડોક્સને સ્કેન કરવા માટે પ્રોત્સાહિત કરો. વિશ્વાસ કરો, પરંતુ ચકાસો.

દૈનિક ઉપયોગના કિસ્સાઓ (આની નકલ કરો)

સામગ્રી અને માર્કેટિંગ

ત્રણ પ્રેક્ષક-વિશિષ્ટ ડ્રાફ્ટ્સમાં સંક્ષિપ્ત ફેરવો.

SEO રૂપરેખા, FAQs અને શીર્ષકો જનરેટ કરો.

એન્જિનિયરિંગ

ફંક્શન સમજાવો અને એજ-કેસ પરીક્ષણો જનરેટ કરો.

PR નો સારાંશ આપો અને રિલીઝ નોટ્સ બનાવો.

Ops અને સપોર્ટ

રનબુક્સ અને SOPs માંથી KB બનાવો.

તમારી ટોન/સ્ટાઇલ માર્ગદર્શિકાનો ઉપયોગ કરીને પ્રતિસાદોનો ડ્રાફ્ટ બનાવો.

સંશોધન અને વ્યૂહરચના

ટાંકણીઓ સાથે 10 ડોક્સનો 1-પેજરનો સારાંશ આપો.

સ્ટ્રક્ચર્ડ મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને વિક્રેતાઓની તુલના કરો.

સમસ્યા નિવારણ: ઝડપી ફિક્સ

"Ollama સાથે કનેક્ટ થઈ શકતું નથી"

Ollama ચાલી રહ્યું છે કે કેમ તે તપાસો: `curl

હોસ્ટથી કન્ટેનર સુધી નેટવર્ક એક્સેસ ચકાસો.

"મોડેલ મળ્યું નથી"

Ollama દ્વારા મોડેલ ખેંચો: ollama pull mistral

ક્લાઉડ માટે, ચોક્કસ મોડેલ નામ અને પરવાનગીઓની પુષ્ટિ કરો.

"RAG પરિણામો અસંગત લાગે છે"

વધુ સારા એમ્બેડિંગ્સ મોડેલ સાથે ફરીથી એમ્બેડ કરો.

ચંક સાઈઝ (દા.ત., 500–1,000 ટોકન્સ) અને ઓવરલેપને સમાયોજિત કરો.

તમારા KB ને નાના, વિષયોના સંગ્રહોમાં વિભાજિત કરો.

"ખર્ચ વધી રહ્યો છે"

ડ્રાફ્ટ્સ માટે દર મર્યાદાઓ સેટ કરો અને લોકલ મોડેલ્સ પર ડિફોલ્ટ કરો.

પર્ફોર્મન્સ ટિપ્સ અને એડવાન્સ્ડ મૂવ્સ

વિચાર માટે નાના લોકલ મોડેલ્સ અને અંતિમ સ્વરૂપ માટે મોટા/ક્લાઉડ મોડેલ્સ નો ઉપયોગ કરો.

જ્યાં શક્ય હોય ત્યાં વારંવાર પ્રોમ્પ્ટ્સ અને પ્રતિસાદો કેશ કરો.

ડાઉનસ્ટ્રીમ ઓટોમેશન્સ માટે સ્ટ્રક્ચર્ડ આઉટપુટ્સ (JSON, બુલેટ ચેકલિસ્ટ્સ) અપનાવો.

સંવેદનશીલ ડેટા માટે, બધું લોકલ રાખો (Ollama + લોકલ એમ્બેડિંગ્સ + ઓન-પ્રેમ સ્ટોરેજ).

ટોન, ફોર્મેટિંગ અને ગાર્ડરેલ્સને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે સિસ્ટમ પ્રોમ્પ્ટ્સ નો ઉપયોગ કરો.

નોંધ લેવા જેવું: Sider.AI સાથે Open WebUI ને જોડવું

જો તમે ઘણી બધી સામગ્રી અથવા સંશોધન કરો છો, તો વર્કફ્લો કમ્પેનિયન મદદ કરી શકે છે. નોંધ લેવા જેવું: Sider.AI લાંબા-ફોર્મના કામને ડ્રાફ્ટ કરવામાં, સારાંશ આપવામાં અને આયોજન કરવામાં મદદ કરે છે. તમે Open WebUI માં વિચાર કરી શકો છો અથવા સંદર્ભ મેળવી શકો છો, પછી પ્રકાશન માટે લેખોને પોલિશ કરવા, પુનઃરચના કરવા અને SEO-ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે Sider.AI ના એડિટર-શૈલી સહાયનો ઉપયોગ કરી શકો છો. જ્યારે તમે નિયંત્રણ (સેલ્ફ-હોસ્ટેડ ચેટ + RAG) અને ઝડપ (સહયોગી સંપાદન અને ઓપ્ટિમાઇઝેશન) બંને ઇચ્છતા હો ત્યારે તે એક મદદરૂપ જોડી છે.

એક સરળ સ્ટાર્ટર બ્લુપ્રિન્ટ

ડોકર દ્વારા Open WebUI ચલાવો.

Ollama ઇન્સ્ટોલ કરો, llama3 અને mistral ખેંચો.

Open WebUI ને કનેક્ટ કરો અનેmistral` ને ચેટ માટે ડિફોલ્ટ તરીકે સેટ કરો.

KBs બનાવો: નીતિઓ, માર્કેટિંગ, રનબુક્સ; મજબૂત એમ્બેડિંગ્સ મોડેલ સાથે એમ્બેડ કરો.

ત્રણ પ્રોમ્પ્ટ ટેમ્પ્લેટ્સ સાચવો: “બુલેટ્સ સાથે સારાંશકર્તા,” “SEO રૂપરેખા જનરેટર,” અને “રિલીઝ નોટ્સ લેખક.”

દર મર્યાદાઓ ઉમેરો અને લોગિન જરૂરી કરો.

આ સેટઅપ સાથે, મોટાભાગની ટીમો દૈનિક AI કાર્યોના 80% ને આવરી શકે છે.

મુખ્ય ટેકઅવેઝ

Open WebUI તમને લોકલ અને ક્લાઉડ LLMs સાથે કામ કરવા માટે સ્વચ્છ, નિયંત્રણપાત્ર UI આપે છે.

ગોપનીયતા અને ઝડપ માટે, તેને લોકલી Ollama સાથે જોડો; જરૂર પડે ત્યારે ક્લાઉડ મોડેલ્સમાં મિક્સ કરો.

તમારા ડોક્યુમેન્ટ્સમાં જવાબો મેળવવા માટે RAG નો ઉપયોગ કરો; KBs ને નાના અને કેન્દ્રિત રાખો.

ઓથ, કી નીતિઓ અને દર મર્યાદાઓ સાથે તમારી ઇન્સ્ટન્સને સુરક્ષિત કરો.

પ્રોમ્પ્ટ્સ અને આઉટપુટ્સને પ્રમાણિત કરો જેથી તમારી ટીમનું કામ સુસંગત અને સ્વચાલિત હોય.

આગળના પગલાં

ડોકર સાથે Open WebUI ને સ્પિન કરો અને Ollama સાથે કનેક્ટ કરો.

તમારો પ્રથમ નોલેજ બેઝ બનાવો અને રિટ્રીવલ-બેક્ડ ચેટ અજમાવો.

ત્રણ પ્રોમ્પ્ટ ટેમ્પ્લેટ્સ સાચવો જેનો તમારી ટીમ દરરોજ પુનઃઉપયોગ કરશે.

જો તમે સામગ્રી પ્રકાશિત કરો છો, તો લાઇવ થતા પહેલા ટોન, સ્ટ્રક્ચર અને SEO ને રિફાઇન કરવા માટે ડ્રાફ્ટ્સને Sider.AI દ્વારા પસાર કરો.

FAQ

Q1: Open WebUI નો ઉપયોગ શું છે? Open WebUI એ મોટા લેંગ્વેજ મોડેલ્સ માટેનું સેલ્ફ-હોસ્ટેડ ઇન્ટરફેસ છે. તે તમને લોકલ અથવા ક્લાઉડ મોડેલ્સ સાથે ચેટ કરવા, તમારા ડોક્યુમેન્ટ્સ સાથે RAG વર્કફ્લો બનાવવા અને પ્રોમ્પ્ટ્સ અને ટીમોને એક જગ્યાએ મેનેજ કરવા દે છે.

Q2: હું Ollama સાથે Open WebUI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરી શકું? Ollama ઇન્સ્ટોલ કરો, llama3 અથવા mistral જેવા મોડેલને ખેંચો અને પછી Open WebUI ના Ollama કનેક્શનને http://localhost:11434 પર પોઇન્ટ કરો. તમે ડિફોલ્ટ મોડેલ સેટ કરી શકો છો અને સંપૂર્ણ ગોપનીયતા સાથે સ્થાનિક રીતે ચેટિંગ શરૂ કરી શકો છો.

Q3: શું Open WebUI મારા PDFs અને નોટ્સ સાથે RAG કરી શકે છે? હા. નોલેજ બેઝ બનાવો, ડોક્યુમેન્ટ્સ અપલોડ કરો, એમ્બેડિંગ્સ જનરેટ કરો અને ચેટમાં રિટ્રીવલને સક્ષમ કરો. મોડેલ ગ્રાઉન્ડેડ જવાબો માટે તમારા પોતાના સ્ત્રોતોમાંથી ટાંકશે અને સારાંશ આપશે.

Q4: શું Open WebUI ટીમો માટે સુરક્ષિત છે? તમે સાઇન-ઇન લાગુ કરી શકો છો, ભૂમિકા દ્વારા API કી મેનેજ કરી શકો છો અને દર મર્યાદાઓ સેટ કરી શકો છો. પ્રોડક્શન માટે, રિવર્સ પ્રોક્સી પાછળ HTTPS નો ઉપયોગ કરો અને કયા પ્રોવાઇડર્સ અથવા એન્ડપોઇન્ટ્સને મંજૂરી છે તેને પ્રતિબંધિત કરો.

Q5: શું મારે Open WebUI માં લોકલ અથવા ક્લાઉડ મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ? ગોપનીયતા, ઝડપ અને ખર્ચ નિયંત્રણ માટે લોકલ મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરો; ઉચ્ચ ગુણવત્તાની જરૂર હોય તેવા જટિલ કાર્યો માટે ક્લાઉડ મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરો. ઘણી ટીમો બંનેને જોડે છે અને ચેટ-વિશિષ્ટ ડિફોલ્ટ્સ સેટ કરે છે.