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 എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം: വേഗത്തിലുള്ള AI വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായി ഒരു എളുപ്പവഴികാട്ടി

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മോഡലുകളിലേക്കും ഡാറ്റയിലേക്കും കണക്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന, ഇഷ്ടാനുസരണം മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താവുന്ന, സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യാവുന്ന ഒരു ഇരട്ട ChatGPT-ക്ക് ഉണ്ടായിരുന്നെങ്കിൽ എന്ന് നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ആഗ്രഹിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, Open WebUI അത് തന്നെയാണ്. പ്രാദേശികമായോ വിദൂരമായോ ഉള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുമായി (LLM-കൾ) ചാറ്റ് ചെയ്യാനും, നിർദ്ദേശങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും, RAG (Retrieval‑Augmented Generation) വർക്ക്ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിക്കാനും, സഹപ്രവർത്തകരുമായി സഹകരിക്കാനും ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു - എല്ലാം നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിൽ നിന്ന് തന്നെ.

ഈ ലളിതമായ, പ്രശ്‌നപരിഹാരത്തിനായുള്ള ഗൈഡിൽ, Open WebUI എങ്ങനെ പൂർണ്ണമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് നമ്മുക്ക് നോക്കാം: സജ്ജീകരണ രീതികൾ, Ollama അല്ലെങ്കിൽ API-കളിലേക്ക് കണക്ട് ചെയ്യൽ, മോഡലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, റിട്രീവൽ ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിക്കൽ, നിങ്ങളുടെ ഇൻസ്റ്റൻസ് സുരക്ഷിതമാക്കൽ, കൂടാതെ കുറച്ച് പ്രൊ ടിപ്പുകളും. ഇത് കഴിയുമ്പോഴേക്കും, നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടത്തിനനുസരിച്ച് ശക്തമായ AI വർക്ക്ഫ്ലോകൾ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.

എന്താണ് Open WebUI (എന്തുകൊണ്ട് ഇത് ഉപയോഗിക്കണം)?

Open WebUI എന്നത് LLM-കൾക്കായുള്ള ഒരു സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യാവുന്ന വെബ് ഇൻ്റർഫേസാണ്. ഇതിനെ നിങ്ങളുടെ AI ഇടപെടലുകളുടെ കമാൻഡ് സെൻ്ററായി കണക്കാക്കുക—നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മോഡലുകൾ (പ്രാദേശികമായോ ക്ലൗഡിലോ), വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനാവുന്ന പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കുക, നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റുകൾ ചേർക്കുക, കൂടാതെ വ്യക്തവും എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാനാവുന്നതുമായ ഒരു UI വഴി സഹകരിക്കുക. നിയന്ത്രണം, വിപുലീകരണ സാധ്യത, വേഗത എന്നിവ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്കും, ഡാറ്റാ ടീമുകൾക്കും, സ്വകാര്യതയെക്കുറിച്ച് ബോധമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്കും ഇത് വളരെ പ്രചാരമുള്ളതാണ്.

Open WebUI തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന കാരണങ്ങൾ:

പ്രാദേശികമായി അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ സെർവറിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

Ollama പോലുള്ള പ്രാദേശിക എഞ്ചിനുകളിലേക്കോ API വഴി വിദൂര ദാതാക്കളിലേക്കോ കണക്ട് ചെയ്യുക.

RAG, ടൂളുകൾ, എംബെഡിംഗുകൾ, കൂടാതെ ചിട്ടയായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ.

API കീ മാനേജ്മെൻ്റ്, ഓതൻ്റിക്കേഷൻ, എൻവയോൺമെൻ്റ് കോൺഫിഗറേഷൻ.

തുടങ്ങാനുള്ള ഏറ്റവും വേഗമേറിയ വഴി: Docker ക്വിക്ക് സ്റ്റാർട്ട്

നിങ്ങൾക്ക് Docker-ൽ പരിചയമുണ്ടെങ്കിൽ, മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

ഇമേജ് എടുക്കുക

കണ്ടെയ്നർ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക

നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസർ തുറന്ന് സന്ദർശിക്കുക

നിങ്ങൾ UI-ൽ എത്തും, ഒരു അഡ്മിൻ അക്കൗണ്ട് ഉണ്ടാക്കുക, മോഡലുകൾ കണക്ട് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ തയ്യാറാണ്.

നുറുങ്ങ്: സ്ഥിരമായ സംഭരണത്തിനും എൻവയോൺമെൻ്റ് വേരിയബിളുകൾക്കും (API കീ നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ആധികാരികത പോലുള്ളവ), ഒരു -ലേക്ക് മാറുക, അതുവഴി നിങ്ങൾക്ക് വോള്യങ്ങൾ മൗണ്ട് ചെയ്യാനും കോൺഫിഗറേഷൻ വ്യക്തമായി നിർവചിക്കാനും കഴിയും.

മോഡലുകളിലേക്ക് കണക്ട് ചെയ്യൽ: പ്രാദേശികം (Ollama) അല്ലെങ്കിൽ ക്ലൗഡ് API-കൾ

Open WebUI ബാക്കെൻഡ്-അജ്ഞേയവാദിയാണ്. നിങ്ങൾക്ക്:

പ്രാദേശികമായി മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ Ollama ഉപയോഗിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, Llama 3, Phi‑3, Mistral). ഇത് സ്വകാര്യതയ്ക്കും ഓഫ്‌ലൈൻ വർക്കിനും മികച്ചതാണ്.

API കീകൾ വഴി OpenAI, Anthropic, Google അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ക്ലൗഡ് API-കൾ ഉപയോഗിക്കുക.

ഓപ്ഷൻ എ: Ollama പ്രാദേശികമായി ഉപയോഗിക്കുക

Ollama ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക (macOS, Linux, Windows)

` സന്ദർശിച്ച് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.

Ollama ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മോഡൽ എടുക്കുക

നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് llama3-ക്ക് പകരം mistral, phi3, അല്ലെങ്കിൽ llama3:instruct പോലുള്ള മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.

Open WebUI ആരംഭിക്കുക

Open WebUI-ക്ക് Ollama-യുടെ പ്രാദേശിക എൻഡ്പോയിന്റിൽ (സാധാരണയായി `) എത്താൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

Open WebUI-യിൽ, Admin Settings → Connections → Ollama എന്നതിലേക്ക് പോകുക

എൻഡ്പോയിന്റ് ചേർക്കുക, സ്ഥിര മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, കണക്ഷൻ പരിശോധിക്കുക.

ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ബ്രൗസറിൽ നേരിട്ട് പ്രാദേശിക മോഡലുകളുമായി ചാറ്റ് ചെയ്യാം.

ഓപ്ഷൻ ബി: API കീകൾ വഴി ക്ലൗഡ് ദാതാക്കളെ ഉപയോഗിക്കുക

Admin Settings → Providers (അല്ലെങ്കിൽ API/Keys)-ൽ

OpenAI, Anthropic, അല്ലെങ്കിൽ Google എന്നിവയ്‌ക്കായി കീകൾ ചേർക്കുക.

ഓരോ ദാതാവിനും ഒരു സ്ഥിര മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക

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

പരിധികൾ നിശ്ചയിക്കുക

നിങ്ങളുടെ ടീം സജ്ജീകരണത്തെ ആശ്രയിച്ച്, റേറ്റ് ലിമിറ്റുകൾ, ഉപയോഗ പരിധികൾ അല്ലെങ്കിൽ ഓരോ ഉപയോക്താവിനുമുള്ള കീകൾ നടപ്പിലാക്കുക.

ഈ ഹൈബ്രിഡ് രീതി (പ്രാദേശിക + ക്ലൗഡ്) സാധാരണമാണ്: പ്രാദേശിക മോഡലുകളിൽ ദ്രുത ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കുക, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ഒരു ക്ലൗഡ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പരിഷ്കരിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ ചാറ്റ്: പ്രോംപ്റ്റുകൾ, മോഡുകൾ, അറ്റാച്ച്മെന്റുകൾ

ഒരു മോഡൽ കണക്ട് ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ, ഒരു പുതിയ ചാറ്റ് ആരംഭിക്കുക. കുറച്ച് അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾ:

പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ (സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകൾ) സംരക്ഷിക്കുക, “നിങ്ങൾ എന്റെ പൈത്തൺ ട്യൂട്ടറാണ്—ഉദാഹരണങ്ങളും ടെസ്റ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് വിശദീകരിക്കുക” പോലുള്ളവ.

സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകളോ ടെമ്പറേച്ചറോ ക്രമീകരിച്ച് ക്രിയേറ്റീവ്, സംക്ഷിപ്തം അല്ലെങ്കിൽ ടെക്നിക്കൽ ശൈലികൾക്കിടയിൽ മാറുക.

മോഡലിന് റഫർ ചെയ്യാൻ ഫയലുകൾ (PDF-കൾ, TXT, CSV) അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക. വലിയ അല്ലെങ്കിൽ ആവർത്തിച്ചുവരുന്ന കോർപ്പറേറ്റിനായി, എംബെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു നോളജ് ബേസ് ഉണ്ടാക്കുക (താഴെ RAG കാണുക).

പ്രോ ടിപ്പ്: പ്രോജക്റ്റ് അനുസരിച്ച് ചാറ്റുകൾ ക്രമീകരിക്കുക. , , അല്ലെങ്കിൽ പോലുള്ള ടാഗുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, അതുവഴി ഭാവിയിൽ നിങ്ങൾക്ക് കാര്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനാകും.

മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ RAG നിർമ്മിക്കുക: അറിവ്, എംബെഡിംഗുകൾ, തിരയൽ

RAG (Retrieval‑Augmented Generation) നിങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കം (ഡോക്യുമെന്റുകൾ, കുറിപ്പുകൾ, പോളിസികൾ, കോഡ്) ഉപയോഗിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് എങ്ങനെ ഒരുമിപ്പിക്കാമെന്ന് ഇതാ:

ഒരു നോളജ് ബേസ് (KB) ഉണ്ടാക്കുക

സൈഡ്‌ബാറിൽ, ഒരു പുതിയ KB അല്ലെങ്കിൽ “Collections” ഉണ്ടാക്കുക.

ഡോക്യുമെന്റുകൾ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക: PDF-കൾ, മാർക്ക്ഡൗൺ, HTML അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് ഫയലുകൾ.

എംബെഡിംഗുകൾ ഉണ്ടാക്കുക

എംബെഡിംഗ് ബാക്കെൻഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക (നിങ്ങൾക്ക് ഒരു എംബെഡിംഗ് മോഡൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ Ollama വഴി പ്രാദേശികമായി, അല്ലെങ്കിൽ API വഴി ഒരു ക്ലൗഡ് ദാതാവിനെ ഉപയോഗിച്ച്).

നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റുകൾ ഇൻഡെക്സ് ചെയ്യുക; വലിയ സെറ്റുകൾക്ക് കുറച്ച് മിനിറ്റുകൾ എടുത്തേക്കാം.

ചാറ്റിൽ റിട്രീവൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക

ഒരു ചാറ്റിൽ, റിട്രീവൽ ടോഗിൾ ചെയ്ത് നിങ്ങളുടെ KB തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

"ഞങ്ങളുടെ ഓൺബോർഡിംഗ് പോളിസി സംഗ്രഹിക്കുകയും പ്രവർത്തന ഇനങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക," അല്ലെങ്കിൽ "സുരക്ഷാ പോളിസിയിൽ ഞങ്ങൾ എന്തൊക്കെ ഒഴിവാക്കലുകൾ അനുവദിക്കും?" പോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക.

ആവർത്തിക്കുക

ഉറവിടങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക, നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റുകൾ പരിഷ്കരിക്കുക, ചങ്കിംഗ് സൈസ് ക്രമീകരിക്കുക, ഉത്തരങ്ങൾ തെറ്റാണെന്ന് തോന്നുകയാണെങ്കിൽ വീണ്ടും എംബെഡ് ചെയ്യുക.

പ്രോ ടിപ്പ്: കൃത്യതയ്ക്കായി പ്രത്യേക KBs സൂക്ഷിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, “മാർക്കറ്റിംഗ് കോപ്പി,” “നിയമപരമായ പോളിസികൾ,” “റൺബുക്കുകൾ”). ഇത് അപ്രസക്തമായ റിട്രീവലുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു.

ആക്ഷനുകൾ, ടൂളുകൾ, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ

Open WebUI ടൂൾ-ഡ്രൈവൺ ഇടപെടലുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അതിനാൽ മോഡലിന് ചാറ്റ് ചെയ്യാൻ മാത്രമല്ല "കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാനും" കഴിയും. നിങ്ങളുടെ സജ്ജീകരണത്തെ ആശ്രയിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക്:

നിങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്ന ഫംഗ്ഷനുകൾ/ടൂളുകൾ വിളിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, ഒരു URL എടുക്കുക, ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ചോദ്യം ചെയ്യുക).

മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് രൂപം നൽകാൻ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ വിന്യാസം പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ പ്ലഗിന്നുകൾ/എക്സ്റ്റൻഷനുകൾ ചേർക്കുക.

ഉദാഹരണം: ഒരു “Content Brief” വർക്ക്ഫ്ലോ

ഘട്ടം 1: ഒരു വിഷയത്തിൽ നിന്ന് കീവേഡുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യാൻ മോഡലിനോട് ആവശ്യപ്പെടുക.

ഘട്ടം 2: ഒരു വെബ് ടൂൾ വഴി ഗവേഷണം നടത്തുക (പ്രവർത്തനക്ഷമമാണെങ്കിൽ) ഉറവിടങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുക.

ഘട്ടം 3: ഒരു രൂപരേഖ + തലക്കെട്ട് വകഭേദങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുക.

ഘട്ടം 4: ഒരു ചെറിയ/നീണ്ട പതിപ്പ് ഉണ്ടാക്കുക.

ഈ ഘട്ടങ്ങൾ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു ടെംപ്ലേറ്റിൽ സംരക്ഷിക്കുക, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ടീമിന് ഒരു ക്ലിക്കിലൂടെ അവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

ഒരു പ്രൊഫഷണലിനെപ്പോലെ മോഡലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക

ഓരോ വർക്ക്സ്പേസിനും അല്ലെങ്കിൽ ഓരോ ചാറ്റിനും സ്ഥിരസ്ഥാപനങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ബ്രെയിൻസ്‌റ്റോമിംഗിനായി വേഗതയേറിയ പ്രാദേശികം, ഫൈനൽ കോപ്പിക്കായി കൃത്യമായ ക്ലൗഡ്).

ഓരോ മോഡലും എന്താണ് മികച്ചതായി ചെയ്യുന്നത് എന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുക—"കോഡിനായി Llama 3 ഉപയോഗിക്കുക, സംക്ഷിപ്ത സംഗ്രഹങ്ങൾക്ക് Mistral ഉപയോഗിക്കുക."

QA പരിശോധനകൾ, വിവർത്തനം അല്ലെങ്കിൽ ടാഗിംഗ് പോലുള്ള ആവർത്തിക്കാവുന്ന ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി വലിയ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകളും ചിട്ടയായ ഔട്ട്‌പുട്ടും (, ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകൾ) ഉപയോഗിക്കുക.

അഡ്മിൻ ക്രമീകരണങ്ങൾ: സുരക്ഷയും ഭരണവും

നിങ്ങൾ ഒരു ടീമിനായി സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, കുറച്ച് മിനിറ്റുകൾ എടുത്ത് നിങ്ങളുടെ ഇൻസ്റ്റൻസിനെ ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും നിയന്ത്രിക്കുകയും ചെയ്യുക.

സൈൻ-ഇൻ നിർബന്ധമാക്കുക. ലഭ്യമെങ്കിൽ, SSO/OIDC പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക.

ഏതൊക്കെ ദാതാക്കളെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് പരിമിതപ്പെടുത്തുക, ഉപയോക്താവ്/റോൾ അനുസരിച്ച് കീകൾ പരിധി നിർണ്ണയിക്കുക, ഉചിതമായ സ്ഥലത്ത് എഗ്രസ് നിയന്ത്രിക്കുക.

മോഡൽ എൻഡ്‌പോയിന്റ് URL-കൾ, എംബെഡിംഗ് ബാക്കെൻഡുകൾ, env ക്രമീകരണങ്ങൾ വഴി പ്രധാന നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള കാര്യങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുക.

ഓരോ ഉപയോക്താവിനും അല്ലെങ്കിൽ ഓരോ വർക്ക്സ്പേസിനുമുള്ള പരിധികൾ ഉപയോഗിച്ച് അനിയന്ത്രിതമായ ചിലവുകൾ തടയുക.

ടീമുകളെ ചാറ്റുകൾക്ക് ലേബൽ നൽകാനും തീരുമാനങ്ങൾ കണ്ടെത്താനായി സംഗ്രഹങ്ങൾ സംഭരിക്കാനും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.

Dev ടിപ്പ്: HTTPS ഉപയോഗിച്ച് ഒരു റിവേഴ്സ് പ്രോക്സിയുടെ (ഉദാഹരണത്തിന്, Nginx/Caddy) പിന്നിൽ Open WebUI സ്ഥാപിക്കുക, അനുവദനീയമായ ഉറവിടങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുക.

ടീം സഹകരണവും അറിവ് ശുചിത്വവും

ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത പ്രോംപ്റ്റ് ലൈബ്രറികളും നോളജ് ബേസുകളും ഉണ്ടാക്കുക. പരിപാലകരെ നിയമിക്കുക.

പോളിസി ഡോക്യുമെന്റുകൾക്കോ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾക്കോ വേണ്ടി, Git-ലോ ഒരു ഡോക് ഹബിലോ ഉറവിടങ്ങൾ സംഭരിക്കുക, അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ വീണ്ടും എംബെഡ് ചെയ്യുക.

സൈറ്റേഷനുകളിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യാനും യഥാർത്ഥ ഡോക്യുമെന്റുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യാനും ഉപയോക്താക്കളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക. വിശ്വസിക്കുക, പക്ഷേ പരിശോധിക്കുക.

എല്ലാ ദിവസത്തേക്കുമുള്ള ഉപയോഗ കേസുകൾ (ഇവ പകർത്തുക)

ഉള്ളടക്കവും & വിപണനവും

ഒരു സംഗ്രഹത്തെ മൂന്ന് പ്രേക്ഷകർക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡ്രാഫ്റ്റുകളാക്കി മാറ്റുക.

SEO രൂപരേഖകൾ, പതിവുചോദ്യങ്ങൾ, തലക്കെട്ടുകൾ എന്നിവ ഉണ്ടാക്കുക.

എഞ്ചിനീയറിംഗ്

ഒരു ഫംഗ്ഷൻ വിശദീകരിക്കുക, എഡ്ജ്-കേസ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കുക.

PR-കൾ സംഗ്രഹിക്കുകയും റിലീസ് നോട്ടുകൾ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുക.

പ്രവർത്തനവും & പിന്തുണയും

റൺബുക്കുകളിൽ നിന്നും SOP-കളിൽ നിന്നും ഒരു KB ഉണ്ടാക്കുക.

നിങ്ങളുടെ ടോൺ/സ്റ്റൈൽ ഗൈഡ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരണങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുക.

ഗവേഷണവും & തന്ത്രവും

സൈറ്റേഷനുകളുള്ള 10 ഡോക്യുമെന്റുകൾ ഒരു പേജിൽ സംഗ്രഹിക്കുക.

ചിട്ടയായ മാട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് വെണ്ടർമാരെ താരതമ്യം ചെയ്യുക.

ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്: പെട്ടെന്നുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ

"Ollama-യിലേക്ക് കണക്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല"

Ollama പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക: `curl

കണ്ടെയ്നറിൽ നിന്ന് ഹോസ്റ്റിലേക്കുള്ള നെറ്റ്‌വർക്ക് ആക്‌സസ് പരിശോധിക്കുക.

"മോഡൽ കണ്ടെത്താനായില്ല"

Ollama വഴി മോഡൽ എടുക്കുക:

ക്ലൗഡിനായി, കൃത്യമായ മോഡലിന്റെ പേരും അനുമതികളും ഉറപ്പാക്കുക.

"RAG ഫലങ്ങൾ അപ്രസക്തമായി തോന്നുന്നു"

മികച്ച എംബെഡിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും എംബെഡ് ചെയ്യുക.

ചങ്ക് സൈസ് ക്രമീകരിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, 500–1,000 ടോക്കണുകൾ) ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യുക.

നിങ്ങളുടെ KB-യെ ചെറിയ, വിഷയപരമായ ശേഖരങ്ങളായി വിഭജിക്കുക.

"ചിലവുകൾ കുതിച്ചുയരുന്നു"

റേറ്റ് ലിമിറ്റുകൾ സജ്ജമാക്കുകയും ഡ്രാഫ്റ്റുകൾക്കായി പ്രാദേശിക മോഡലുകൾ സ്ഥിരമായി ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക.

പ്രകടന നുറുങ്ങുകളും വിപുലമായ നീക്കങ്ങളും

ആശയരൂപീകരണത്തിന് ചെറിയ പ്രാദേശിക മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഒടുവിലത്തെ രൂപീകരണത്തിനായി വലിയ/ക്ലൗഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

പതിവായുള്ള പ്രോംപ്റ്റുകളും പ്രതികരണങ്ങളും സാധ്യമാകുമ്പോൾ കാഷെ ചെയ്യുക.

താഴോട്ടുള്ള ഓട്ടോമേഷനുകൾക്കായി ചിട്ടയായ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ (, ബുള്ളറ്റ് ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകൾ) സ്വീകരിക്കുക.

സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയ്‌ക്കായി, എല്ലാം പ്രാദേശികമായി സൂക്ഷിക്കുക (Ollama + പ്രാദേശിക എംബെഡിംഗുകൾ + ഓൺ-പ്രിമൈസ് സംഭരണം).

ടോൺ, ഫോർമാറ്റിംഗ്, ഗാർഡ് റെയിലുകൾ എന്നിവ നിർവചിക്കാൻ സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: Sider.AI-യുമായി Open WebUI ജോടിയാക്കുന്നു

നിങ്ങൾ ധാരാളം ഉള്ളടക്കങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയോ ഗവേഷണം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ സഹായിക്ക് നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയും. ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടത്: Sider.AI, വലിയ രീതിയിലുള്ള ജോലികൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനും ക്രമീകരിക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് Open WebUI-യിൽ ആശയങ്ങൾ രൂപീകരിക്കാനോ കോൺടെക്സ്റ്റ് എടുക്കാനോ കഴിയും, തുടർന്ന് പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിനായി ലേഖനങ്ങൾ മിനുസപ്പെടുത്താനും പുനഃക്രമീകരിക്കാനും SEO ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും Sider.AI-യുടെ എഡിറ്റർ-സ്റ്റൈൽ സഹായം ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് നിയന്ത്രണവും (സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത ചാറ്റ് + RAG) വേഗതയും (സഹകരണ എഡിറ്റിംഗും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും) വേണമെങ്കിൽ ഇത് സഹായകമായ ഒരു ജോഡിയാണ്.

ലളിതമായ ഒരു സ്റ്റാർട്ടർ ബ്ലൂപ്രിൻ്റ്

Docker വഴി Open WebUI പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

Ollama ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക, llama3, mistral എന്നിവ എടുക്കുക.

Open WebUI-യെmistral`-ലേക്ക് കണക്ട് ചെയ്ത് ചാറ്റിനായി സ്ഥിരമായി സജ്ജമാക്കുക.

KBs ഉണ്ടാക്കുക: പോളിസികൾ, മാർക്കറ്റിംഗ്, റൺബുക്കുകൾ; ശക്തമായ എംബെഡിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് എംബെഡ് ചെയ്യുക.

മൂന്ന് പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ സംരക്ഷിക്കുക: “ബുള്ളറ്റുകളുള്ള സംഗ്രഹകൻ,” “SEO രൂപരേഖ ഉണ്ടാക്കുന്നയാൾ,” കൂടാതെ “റിലീസ് നോട്ട് എഴുത്തുകാരൻ.”

റേറ്റ് ലിമിറ്റുകൾ ചേർക്കുകയും ലോഗിൻ നിർബന്ധമാക്കുകയും ചെയ്യുക.

ഈ സജ്ജീകരണം ഉപയോഗിച്ച്, മിക്ക ടീമുകൾക്കും ദൈനംദിന AI ടാസ്‌ക്കുകളുടെ 80% പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയും.

പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകൾ

പ്രാദേശികവും ക്ലൗഡുമുള്ള LLM-കളിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ Open WebUI നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തവും നിയന്ത്രിക്കാവുന്നതുമായ UI നൽകുന്നു.

സ്വകാര്യതയ്ക്കും വേഗതയ്ക്കും, പ്രാദേശികമായി Ollama-യുമായി ജോടിയാക്കുക; ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ക്ലൗഡ് മോഡലുകൾ ചേർക്കുക.

നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ ഉത്തരങ്ങൾ ഉറപ്പിക്കാൻ RAG ഉപയോഗിക്കുക; KBs ചെറുതും കേന്ദ്രീകൃതവുമാക്കി നിലനിർത്തുക.

നിങ്ങളുടെ ഇൻസ്റ്റൻസ് auth, കീ പോളിസികൾ, റേറ്റ് ലിമിറ്റുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സുരക്ഷിതമാക്കുക.

നിങ്ങളുടെ ടീമിന്റെ പ്രവർത്തനം സ്ഥിരവും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാവുന്നതുമാക്കാൻ പ്രോംപ്റ്റുകളും ഔട്ട്‌പുട്ടുകളും നിലവാരമുള്ളതാക്കുക.

അടുത്ത പടികൾ

Docker ഉപയോഗിച്ച് Open WebUI പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് Ollama-യിലേക്ക് കണക്ട് ചെയ്യുക.

നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ നോളജ് ബേസ് ഉണ്ടാക്കുകയും റിട്രീവൽ ബാക്ക്ഡ് ചാറ്റ് പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക.

നിങ്ങളുടെ ടീം ദിവസവും വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുന്ന മൂന്ന് പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ സംരക്ഷിക്കുക.

നിങ്ങൾ ഉള്ളടക്കം പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ലൈവ് ആകുന്നതിന് മുമ്പ് ടോൺ, ഘടന, SEO എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ Sider.AI വഴി ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ കൈമാറുക.

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

Q1: Open WebUI എന്തിനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്? വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കായുള്ള ഒരു സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത ഇൻ്റർഫേസാണ് Open WebUI. പ്രാദേശിക അല്ലെങ്കിൽ ക്ലൗഡ് മോഡലുകളുമായി ചാറ്റ് ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് RAG വർക്ക്ഫ്ലോകൾ നിർമ്മിക്കാനും പ്രോംപ്റ്റുകളും ടീമുകളും ഒരിടത്ത് കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.Q2: Ollama-യ്‌ക്കൊപ്പം Open WebUI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം? Ollama ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ പോലുള്ള ഒരു മോഡൽ എടുക്കുക, തുടർന്ന് Open WebUI-യുടെ Ollama കണക്ഷനെ -ലേക്ക് പോയിന്റ് ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സ്ഥിര മോഡൽ സജ്ജമാക്കാനും പൂർണ്ണ സ്വകാര്യതയോടെ പ്രാദേശികമായി ചാറ്റ് ചെയ്യാൻ തുടങ്ങാനും കഴിയും.Q3: Open WebUI-ക്ക് എന്റെ PDF-കളും കുറിപ്പുകളും ഉപയോഗിച്ച് RAG ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ? ഉവ്വ്. ഒരു നോളജ് ബേസ് ഉണ്ടാക്കുക, ഡോക്യുമെന്റുകൾ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക, എംബെഡിംഗുകൾ ഉണ്ടാക്കുക, ചാറ്റിൽ റിട്രീവൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക. ഉത്തരങ്ങൾ ഉറപ്പിക്കുന്നതിന് മോഡൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉദ്ധരിക്കുകയും സംഗ്രഹിക്കുകയും ചെയ്യും.Q4: ടീമുകൾക്ക് Open WebUI സുരക്ഷിതമാണോ? നിങ്ങൾക്ക് സൈൻ-ഇൻ നടപ്പിലാക്കാനും റോൾ അനുസരിച്ച് API കീകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും റേറ്റ് ലിമിറ്റുകൾ സജ്ജമാക്കാനും കഴിയും. ഉൽപ്പാദനത്തിന്, ഒരു റിവേഴ്സ് പ്രോക്സിയുടെ പിന്നിൽ HTTPS ഉപയോഗിക്കുക, ഏതൊക്കെ ദാതാക്കളെ അല്ലെങ്കിൽ എൻഡ്‌പോയിന്റുകളെ അനുവദിക്കാമെന്ന് നിയന്ത്രിക്കുക.Q5: Open WebUI-യിൽ ഞാൻ പ്രാദേശിക അല്ലെങ്കിൽ ക്ലൗഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കണോ? സ്വകാര്യത, വേഗത, ചെലവ് നിയന്ത്രണം എന്നിവയ്ക്കായി പ്രാദേശിക മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക; ഉയർന്ന നിലവാരം ആവശ്യമുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി ക്ലൗഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. പല ടീമുകളും രണ്ടും സംയോജിപ്പിച്ച് ചാറ്റ്-നിർദ്ദിഷ്ട സ്ഥിരസ്ഥാപനങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുന്നു.