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 ని ఎలా ఉపయోగించాలి: వేగవంతమైన AI వర్క్‌ఫ్లోల కోసం స్నేహపూర్వక దశల వారీ గైడ్

మీకు ఎప్పుడైనా ChatGPTకి మీ స్వంత మోడల్స్, డేటాతో కస్టమైజ్ చేసి స్వయం-హోస్టెడ్ తమ్ముడు కావాలనిపించిందా? Open WebUI అ dokładీ అదే. ఇది లొకల్ లేదా రిమోట్ పెద్ద భాషా మోడల్స్ (LLMs)తో చాట్ చేయడానికి, ప్రాంప్ట్‌లను నిర్వహించడానికి, RAG (Retrieval-Augmented Generation) వర్క్‌ఫ్లోలను నిర్మించడానికి మరియు సహకారం కోసం ఆధునిక, తేలికపాటి ఇంటర్‌ఫేస్, అన్నీ మీ బ్రౌజర్లోనే.

ఈ ప్రాక్టికల్, సొల్యూషన్-ఆధారిత గైడ్‌లో, Open WebUIని ఎండ్-టు-ఎండ్ ఎలా ఉపయోగించాలో తెలుసుకుందాం: సెటప్ ఎంపికలు, Ollama లేదా APIsకి కనెక్ట్ అవడం, మోడల్స్ నిర్వహణ, రిట్రీవల్ ఫ్లో నిర్మాణం, మీ ఇన్‌స్టాన్స్ని సురక్షితం చేయడం, మరియు కొన్ని ప్రొ టిప్స్. చివరకి, మీరు మీ సొంత షరతుల్లో శక్తివంతమైన AI వర్క్‌ఫ్లోలను వేగంగా నడపగల خواهید.

Open WebUI అంటే ఏమిటి (మరియు దీన్ని ఎందుకు ఉపయోగించాలి)?

Open WebUI అనేది LLMs కోసం స్వయం-హోస్టెడ్ వెబ్ ఇంటర్‌ఫేస్. దాన్ని మీ AI ఇంటరాక్షన్ల కమాండ్ సెంటర్‌గా భావించండి—మీ స్వంత మోడల్స్ (లొకల్ లేదా క్లౌడ్) తీసుకురండి, పునర్వినియోగయోగ్యమైన ప్రాంప్ట్‌లు తయారుచేసుకోండి, డాక్యూమెంట్లను జతచేయండి, మరియు సూటిగా, సౌకర్యవంతమైన UI ద్వారా సహకరించండి. ఇది ముఖ్యంగా డెవలపర్‌లు, డేటా టీమ్‌లు, ప్రైవసీకి శ్రద్ధ కలిగినవారికి పాపులర్.

Open WebUIని ఎంచుకునే ప్రధాన కారణాలు:

మీ డేటాను స్వంతం చేసుకోండి: లొకల్ లేదా సర్వర్‌లో నడపండి.

లవచమైన బ్యాక్‌ఎండ్లు: Ollama వంటి లొకల్ ఇంజిన్లకు లేదా API ద్వారా రిమోట్ ప్రొవైడర్లకు కనెక్ట్ అవ్వండి.

వర్క్‌ఫ్లో సిద్ధం: RAG, టూల్స్, ఎంబెడింగ్‌లు మరియు సూత్రీకృత ప్రాంప్ట్‌లు.

అడ్మిన్ నియంత్రణలు: API కీ నిర్వహణ, ఆథెంటికేషన్, మరియు ఎన్విరాన్మెంట్ కాన్ఫిగరేషన్.

వేగంగా ప్రారంభించడానికి: Docker క్విక్ స్టార్ట్

మీకు Docker సౌకర్యం ఉంటే, మీరు కొన్ని నిమిషాల్లో పని మొదలు పెట్టవచ్చు.

ఇమేజ్‌ను పుల్ చేయండి

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

కంటైనర్ రన్ చేయండి

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

మీ బ్రౌజర్‌ని ఓపెన్ చేసి సందర్శించండి

మీరు UI మీదకు వస్తారు, ఒక అడ్మిన్ ఖాతా సృష్టించి, మోడల్స్ కనెక్ట్ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉంటారు.

టిప్: నిల్వ కోసం మరియు ఎన్విరాన్మెంట్ వేరియబుల్స్ (API కీ పరిమితులు, ఆథ్ వంటి) కోసం docker-compose.yml ఉపయోగించండి, తద్వారా వాల్యూమ్‌లను మౌంట్ చేసి సులువైన కాన్ఫిగరేషన్ నిర్వచించవచ్చు.

మోడల్స్ కనెక్ట్ అవడం: స్థానికంగా (Ollama) లేదా క్లౌడ్ APIs ద్వారా

Open WebUI బ్యాక్‌ఎండ్-నిరపেক্ষం. మీరు చేయగలరు:

Ollamaతో మోడల్స్‌ను స్థానికంగా నడపండి (ఉదా: Llama 3, Phi-3, Mistral). ఇది ప్రైవసీ మరియు ఆఫ్‌లైన్ పనికి గొప్పది.

క్లౌడ్ APIs వాడండి, ఉదాహరణకి OpenAI, Anthropic, Google వంటి వాటిని API కీలు ద్వారా.

వికల్పం A: Ollamaని స్థానికంగా ఉపయోగించడం

Ollamaని ఇన్స్టాల్ చేయండి (macOS, Linux, Windows)

ఇన్‌స్టాలేషన్ కోసం సందర్శించండి `

Ollama తో మోడల్ పుల్ చేయండి

ollama pull llama3

llama3కి ప్రత్యామ్నాయంగా mistral, phi3, లేదా llama3:instruct వంటివి మీ అవసరానికి అనుసరించి ఉపయోగించవచ్చు.

Open WebUI స్టార్ట్ చేయండి

Open WebUI Ollamaలొకల్ ఎండ్‌పాయింట్ (సాధారణంగా `)కి చేరగలగటం నిర్ధారించుకోండి.

Open WebUIలో, Admin Settings → Connections → Ollamaకి వెళ్లండి

ఎండ్‌పాయింట్ జోడించి, డిఫాల్ట్ మోడల్(లు) ఎంచుకుని కనెక్షన్‌ని పరీక్షించండి.

ఇప్పుడు మీరు బ్రౌజర్‌లో నేరుగా స్థానిక మోడల్స్‌తో చాట్ చేయవచ్చు.

వికల్పం B: API కీలు ద్వారా క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లను ఉపయోగించడం

Admin Settings → Providers (లేదా API/Keys)లోకి వెళ్లండి

OpenAI, Anthropic, లేదా Googleకి కీలు జోడించండి.

ప్రొవైడర్‌కు డిఫాల్ట్ మోడల్ ఎంచుకోండి

ఉదాహరణకి: gpt-4o-mini (OpenAI), claude-3-haiku (Anthropic), లేదా gemini-1.5-flash (Google).

పరిమితులు సెట్ చేయండి

రేట్ లిమిట్స్, వినియోగ పరిధులు లేదా యూజర్‌ ఆధారిత కీలు టీమ్ సెటప్ ప్రకారంగా అమలు చేయండి.

ఈ హైబ్రిడ్ విధానం (స్థానిక + క్లౌడ్) సాధారణం: స్థానిక మోడల్స్‌తో ప్రాథమిక డ్రాఫ్ట్‌లు తయారు చేసి, అవసరమైతే క్లౌడ్ మోడల్‌తో మరింత మెరుగుపరచడం.

మీ మొదటి చాట్: ప్రాంప్ట్‌లు, మోడ్స్, అటాచ్మెంట్లు

ఒకసారి మోడల్ కనెక్ట్ అవ్వగానే, కొత్త చాట్ ప్రారంభించండి. కొన్ని ప్రాథమికాలు:

ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్లు: తరచుగా వాడే సూచనలను (సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లు) సేవ్ చేసుకోండి, ఉదా: “మీరు నా Python ట్యూటర్—ఉదాహరణలు మరియు టెస్టులతో వివరించండి.”

మోడ్స్: సృజనాత్మక, సంక్షిప్త లేదా సాంకేతిక శైలుల మధ్య మార్చుకోండి సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లు లేదా టెంపరేచర్‌ను సర్దుబాటు చేసి.

అటాచ్మెంట్లు: ఫైళ్లను (PDFలు, TXT, CSV) అప్‌లోడ్ చేసి మోడల్ సూచనల కోసం ఉపయోగించండి. పెద్ద లేదా పునరావృత డేటాకు, ఎంబెడింగ్‌లతో జ్ఞాన భాండారాన్ని (KB) సృష్టించండి (కింద RAG చూడండి).

ప్రొ టిప్: చాట్లను ప్రాజెక్టు వారీగా జాగ్రత్తగా व्यवస్థాపించండి. భవిష్యత్తులో త్వరగా కనుగొనడానికి #docs, #code, #analysis వంటి ట్యాగ్‌లు ఉపయోగించండి.

నిమిషాల్లో RAG నిర్మాణం: జ్ఞానం, ఎంబెడింగ్‌లు, శోధన

RAG (Retrieval-Augmented Generation) మీ మోడల్‌ను మీ కంటెంట్ (డాక్స్, నోట్స్, పాలసీలు, కోడ్)తో ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇచ్చేలా చేస్తుంది. ఎలా చేయాలో ఇలా:

జ్ఞాన భాండారం (KB) సృష్టించండి

సైడ్‌బార్‌లో కొత్త KB లేదా “కుల్렉్షన్స్” క్రియేట్ చేయండి.

డాక్యూమెంట్లను అప్‌లోడ్ చేయండి: PDFs, మార్క్డౌన్, HTML, లేదా టెక్స్ట్ ఫైళ్లు.

ఎంబెడింగ్‌లు తయారు చేయండి

ఎంబెడింగ్స్ బ్యాక్‌ఎండ్ ఎంచుకోండి (మీ దగ్గర ఎంబెడింగ్ మోడల్ ఉంటే Ollamaలో లొకల్ లేదా API ద్వారా క్లౌడ్ ప్రొవైడర్).

మీ డాక్యూమెంట్లకు ఇండెక్స్ చేయండి; పెద్ద సెట్‌లు కొద్దిసేపు పట్టొచ్చు.

చాట్‌లో రిట్రీవల్ ప్రారంభించండి

చాట్‌లో రిట్రీవల్ టాగుల్ చేసి మీ KB ఎంచుకోండి.

ప్రముఖ ప్రశ్నలు అడగండి: “మా ఆన్‌బోర్డింగ్ పాలసీ సారాంశం చెయ్యి, చర్యల జాబితా ఇవ్వు” లేదా “సెక్యూరిటీ పాలసీలో ఎలాంటి మినహాయింపులు అనుమతించబడ్డాయి?”

పునరావృతం చేయండి

మూలాలను పరిశీలించి, మీ వనరులను మెరుగుపరచండి, చంక్ పరిమాణం సర్దుబాటు చేసి, సమాధానాలు సరైనవిలే అయితే మళ్ళీ ఎంబెడ్ చేయండి.

ప్రొ టిప్: ఖచ్చితత్వం కోసం వేరు వేరు KBలు ఉంచండి (ఉదా: “మార్కెటింగ్ కాపీ,” “చట్ట పాలసీలు,” “రన్‌బుక్స్”). ఇది అనవసర రిట్రీవలను తగ్గిస్తుంది.

చర్యలు, టూల్స్ మరియు వర్క్‌ఫ్లోలు

Open WebUI టూల్-ఆధారిత ఇంటరాక్షన్‌లను మద్దతు ఇస్తుంది, కాబట్టి మోడల్ “చేతులు కలిగి” ఉంటాది, కేవలం చాట్ కాదు. మీ సెటప్ ప్రకారం మీరు చేయగలరు:

మీ నిర్వచించిన ఫంక్షన్లు/టూల్స్‌కి కాల్ చేయండి (ఉదా: స్క్రిప్ట్ నడపడం, URL ఫెచ్ చేయడం, డేటాబేస్ తో క్వరీ చేయడం).

సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్ వర్క్‌ఫ్లోలను ఉపయోగించండి బహుళ దశల పనుల నిర్మాణానికి.

ప్లగిన్స్/ఎక్స్‌టెన్షన్లను జోడించండి మీ డిప్లాయ్‌మెంట్ మద్దతిస్తే.

ఉదాహరణ: “కంటెంట్ బ్రీఫ్” వర్క్‌ఫ్లో

దశ 1: మోడల్‌తో ఒక అంశం నుంచి కీవర్డ్స్ తీయాల్సినట్లు అడగండి.

దశ 2: వెబ్ టూల్ ద్వారా పరిశోధన చేసి మూలాలను సారాంశం చేయండి (చేతన ఉంటే).

దశ 3: ఓట్‌లైన్ మరియు టైటిల్ వేరియంట్స్ తయారు చేయండి.

దశ 4: చిన్న/పొడవైన వెర్షన్ సృష్టించండి.

ఈ దశలు ఒక పునర్వినియోగ టెంప్లేట్‌లో సేవ్ చేసి, మీ టీమ్ ఒక్క క్లిక్‌తో నడిపించగలుగు.

ప్రొఫెషనల్ స్థాయిలో మోడల్స్ నిర్వహణ

బహుళ డిఫాల్ట్‌లు: ప్రాజెక్టు లేదా చాట్ వారీగా డిఫాల్ట్‌లను సెట్ చేయండి (ఉదా: తక్షణ స్థానిక వడపోసు సహిత బ్రెయిన్ స్టార్మింగ్, ఖచ్చితమైన క్లౌడ్ ఫైనల్ కాపీకి).

మోడల్ కార్డులు: ప్రతి మోడల్ అత్యుత్తమంగా చేసే పనిని డాక్యుమెంట్ చేయండి—“కోడ్ కోసం Llama 3, సంక్షిప్త సారాంశాలకు Mistral వాడండి.”

బ్యాచ్ టాస్క్లు: QA చెక్లు, అనువాదం, ట్యాగింగ్ వంటి పునరావృత పనులకు పొడవైన సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లు మరియు సూత్రీకృత అవుట్పుట్ (JSON, చెక్లిస్ట్స్) ఉపయోగించండి.

అడ్మిన్ సెట్టింగ్స్: సెక్యూరిటీ మరియు గవర్నెన్స్

మీరు టీమ్ కోసం స్వయం-హోస్టింగ్ చేస్తుంటే, మీ ఇన్‌స్టాన్స్ను సుస్థిరం చేసి పాలన చేయడానికి కొంత సమయం కేటాయించండి.

ఆథెంటికేషన్: సైన్-ఇన్‌ను తప్పనిసరిగా చేయండి. అందుబాటులో ఉంటే SSO/OIDC ఎనేబుల్ చేయండి.

API కీ పాలసీలు: వాడగల ప్రొవైడర్లను పరిమితం చేసి, వినియోగదారుల/పాత్రల వారీగా కీలు స్కోప్ చేసి, అవసరమైన చోట ఎగ్జిట్ పరిమితులు పెట్టండి.

ఎన్విరాన్మెంట్ వేరియబుల్స్: మోడల్ ఎండ్‌పాయింట్ URLs, ఎంబెడింగ్ బ్యాక్‌ఎండ్స్, కీ పరిమితులు వంటి వాటిని కాన్ఫిగర్ చేయండి.

రేట్ లిమిట్స్ మరియు కోటాలు: వినియోగదారుల లేదా వర్క్‌స్పేస్ వారీగా పరిమితులు పెట్టి ఖర్చులను నియంత్రించండి.

ఆడిట్బిలిటీ: టీమ్‌లను చాట్లను లేబుల్ చేయడానికీ, సమ్మరీలను స్టోర్ చేయడానికీ ప్రోత్సహించండి. అది నిర్ణయాలను ట్రేస్ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది.

డెవ్ టిప్: Open WebUIని రివర్స్ ప్రాక్సీ (ఉదా: Nginx/Caddy) వెనుక HTTPSతో ఉంచి అనుమతించిన ఒరిజిన్లను సెట్ చేయండి.

టీమ్ సహకారం మరియు జ్ఞాన శుభ్రత

షేర్ చేయబడిన ప్రాంప్ట్‌లు మరియు KBలు: కురేటెడ్ ప్రాంప్ట్ లైబ్‌రరీలు, జ్ఞాన భాండారాలు సృష్టించి, నిర్వాహకులను కేటాయించండి.

కంటెంట్ వెర్షన్ చేయడం: పాలసీ డాక్స్ లేదా స్పెక్స్ల కోసం మూలాలను Git లేదా డాక్ హబ్‌లో నిల్వ చేసి, నవీకరించినప్పుడు మళ్ళీ ఎంబెడ్ చేయండి.

మూల-ప్రధాన సమాధానాలు: వినియోగదారులను సైట్‌లు క్లిక్ చేయమని, అసలు డాక్స్‌ను స్కాన్ చేయమని ప్రోత్సహించండి. విశ్వసించండి, కానీ ధృవీకరించండి.

ప్రతిరోజు ఉపయోగ కేసులు (ఈవి కాపీ చేసుకోండి)

కంటెంట్ & మార్కెటింగ్

ఒక బ్రీఫ్‌ని మూడు ప్రత్యేక ప్రేక్షకుల డ్రాఫ్ట్‌లుగా మార్చండి.

SEO ఓట్‌లైన్‌లు, FAQs, మరియు టైటిల్స్ తయారుచేయండి.

ఇంజనీరింగ్

ఫంక్షన్ వివరించడం మరియు ఎడ్జ్-కేస్ టెస్ట్‌లు రూపొందించడం.

పుల్ రిక్వెస్ట్‌లు సారాంశం చేసి, విడుదల నోట్స్ తయారుచేయండి.

ఆప్స్ & సపోర్ట్

రన్‌బుక్స్ మరియు SOPలతో KB తయారుచేయండి.

మీ స్వరము/శైలిగల గైడ్ ఉపయోగించి ప్రతిస్పందనలను డ్రాఫ్ట్ చేయండి.

పరిశోధన & వ్యూహం

10 డాక్స్‌ని 1-పేజి సారాంశంలో సైటేషన్స్‌తో తయారుచేయండి.

స్ట్రక్చర్డ్ మ్యాట్రిక్స్ ఉపయోగించి వెండర్లు తులన చేయండి.

సమస్య పరిష్కారము: తక్షణ పరిష్కారాలు

“Ollamaకి కనెక్ట్ కాలేదు”

Ollama నడుస్తుందో లేదో తనిఖీ చేయండి: `curl

కంటైనర్ నుంచి హోస్ట్‌కు నెట్‌వర్క్ యాక్సెస్ ఉందో పరిశీలించండి.

“మోడల్ కనుగొనబడలేదు”

Ollama ద్వారా మోడల్‌ని పుల్ చేయండి: ollama pull mistral

క్లౌడ్ కోసం, సరిగ్గా మోడల్ పేరు, అనుమతులు ధృవీకరించండి.

“RAG ఫలితాలు సంబంధం లేవా అనిపిస్తాయి”

మంచి ఎంబెడింగ్స్ మోడల్‌తో మళ్ళీ ఎంబెడ్ చేయండి.

చంక్ సైజ్ సర్దుబాటు చేయండి (ఉదా: 500–1,000 టోకెన్స్) మరియు ఒవర్‌లాప్.

మీ KBను చిన్న, టాపికల్ కలెక్షన్స్‌గా విభజించండి.

“ఖర్చులు అతి ఎక్కువ”

రేట్ లిమిట్స్ సెట్ చేసి, డ్రాఫ్ట్‌ల కోసం డిఫాల్ట్‌గా స్థానిక మోడల్స్ వాడండి.

పర్ఫామెన్స్ టిప్స్ మరియు అడ్వాన్స్ మువ్స్

చిన్న స్థానిక మోడల్స్ను ఐడియేషన్ కోసం, పెద్ద/క్లౌడ్ మోడల్స్ను ఫైనలైజేషన్ కోసం వాడండి.

తరచూ వాడే ప్రాంప్ట్‌లు మరియు స్పందనలను క్యాష్ చేయండి.

సూత్రీకృత అవుట్పుట్‌లు (JSON, బుల్లెట్ చెక్లిస్ట్స్) ను డౌన్‌స్ట్రీమ్ ఆటోమేషన్‌ల కోసం అనుసరించండి.

సున్నితమైన డేటా కోసం అన్ని అంశాలు స్థానికంగా ఉంచండీ (Ollama + లొకల్ ఎంబెడింగ్‌లు + ఆన్-ప్రెమిస్ నిల్వ).

సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లు వాడి టోన్, ఫార్మాటింగ్, మరియు గార్డ్‌రైల్స్ నిర్వచించండి.

గమనించదగినది: Open WebUI ని Sider.AIతో కలిపి ఉపయోగించడం

మీకు చాలా కంటెంట్ లేదా పరిశోధన ఉంటే, వర్క్‌ఫ్లో సహచరుడు సహాయం చేస్తుంది. గమనించదగినది: Sider.AI డ్రాఫ్టింగ్, సారాంశం, మరియు దీర్ఘ రకం పనులను ఏర్పాటు చేయడంలో సహాయపడుతుంది. మీరు Open WebUIలో ఐడియేట్ చేయవచ్చు లేదా కాంటెక్స్ట్ రిట్రమ్ చేసుకోగలరు, తర్వాత Sider.AI ఎడిటర్-స్టైల్ సహాయం ఉపయోగించి వ్యాసాలను మెరుపురాలిక, పునరూపరచన మరియు SEO-ఆప్టిమైజ్ చేయండి. ఇది స్వయం-హోస్టెడ్ చాట్ + RAG వంటి నియంత్రణ మరియు వేగవంతమైన పర్యవసానం కోసం సరైన జత.

సులభమైన స్టార్టర్ బ్లూప్రింట్

Docker ద్వారా Open WebUI నడపండి.

Ollama ఇన్స్టాల్ చేసి, llama3 మరియు mistral ని పుల్ చేయండి.

Open WebUIని `కి కనెక్ట్ చేసి, చాట్ కోసం ను డిఫాల్ట్ గా సెట్ చేయండి.

Policies, Marketing, Runbooks వంటి KBలు సృష్టించండి; బలం గల ఎంబెడింగ్ మోడల్‌తో ఎంబెడ్ చేయండి.

మూడు ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్‌లు సేవ్ చేయండి: “సారాంశకర్త బుల్లెట్లతో,” “SEO ఓట్‌లైన్ జనరేటర్,” మరియు “విడుదల నోట్లు రచయిత.”

రేట్ లిమిట్స్ జోడించి, లాగిన్ అవసరం పెట్టండి.

ఈ సెటప్‌ తో, ఎక్కువ టీమ్‌లు రోజువారీ AI పనులలో 80% కవర్‌ చేయగలవు.

ప్రధాన విషయాలు

Open WebUI మీకు తేలిన, నియంత్రించదగిన UI అందిస్తుంది, స్థానిక మరియు క్లౌడ్ LLMలతో పని చేయడానికి.

ప్రైవసీ మరియు వేగం కోసం, స్థానికంగా Ollama తో పనిచేయండి; అవసరానికి క్లౌడ్ మోడల్స్ మిక్స్ చేయండి.

RAG వాడి సమాధానాలను మీ డాక్యూమెంట్లలో ఆధారపరచండి; KBల‌ను చిన్నగా మరియు లక్ష్యంగా ఉంచండి.

ఆథ్, కీ పాలసీలు, మరియు రేట్ లిమిట్స్ తో మీ ఇన్‌స్టాన్స్ని సురక్షితం చేయండి.

ప్రాంప్ట్‌లు మరియు అవుట్పుట్‌లని స్టాండర్డైజ్ చేసి, మీ టీమ్ పని సुसంపన్నంగా, ఆటోమేటబుల్‌గా ఉంచండి.

తదుపరి దశలు

Dockerతో Open WebUIని స్టార్ట్ చేసి Ollamaకి కనెక్ట్ అవ్వండి.

మీ మొదటి జ్ఞాన భాండారాన్ని సృష్టించి రిట్రీవల్-బ్యాక్డ్ చాట్ ప్రయత్నించండి.

మీ టీమ్ ప్రతిరోజూ పునర్వినియోగించే మూడు ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్‌లు సేవ్ చేయండి.

మీరు కంటెంట్ ప్రచురిస్తే, Sider.AI ద్వారా డ్రాఫ్ట్‌లను శుభ్రపరిచి, టోన్, నిర్మాణం, SEOకి మెరుగులు చేయండి, ఆ తర్వాత లైవ్ జరపండి.

సర్వసాధారణ ప్రశ్నలు

Q1: Open WebUI ఏమిటి? Open WebUI పెద్ద భాషా మోడల్స్ కోసం స్వయం-హోస్టెడ్ ఇంటర్‌ఫేస్. మీరు లొకల్ లేదా క్లౌడ్ మోడల్స్‌తో చాట్ చేయవచ్చు, మీ డాక్యూమెంట్లతో RAG వర్క్‌ఫ్లోలను నిర్మించవచ్చు, ప్రాంప్ట్‌లు మరియు టీమ్‌లను ఒక చోట నిర్వహించవచ్చు.

Q2: Open WebUIని Ollamaతో ఎలా ఉపయోగించాలి? Ollama ఇన్స్టాల్ చేసి, llama3 లేదా mistral వంటి మోడల్ పుల్ చేయండి, Open WebUIలో Ollama కనెక్షన్‌ను http://localhost:11434కి సూచించండి. మీరు డిఫాల్ట్ మోడల్ సెట్ చేసుకుని, పూర్తి ప్రైవసీతో స్థానికంగా చాట్ చేయవచ్చు.

Q3: Open WebUI నా PDFs, నోట్స్‌తో RAG చేయగలన吗? అవును. జ్ఞాన భాండారం సృష్టించి, డాక్స్ అప్‌లోడ్ చేసి, ఎంబెడింగ్‌లు తయారుచేసి, చాట్‌లో రిట్రీవల్ ప్రారంభించండి. మోడల్ మీ స్వంత వనరుల నుంచి స్పష్టమైన సమాధానాలను అందిస్తుంది.

Q4: Open WebUI టీమ్‌ల కోసం సురక్షితం吗? మీరు సైన్-ఇన్ అమలు చేయొచ్చు, పాత్రల ప్రకారం API కీలు నియంత్రించొచ్చు, రేట్ లిమిట్స్ సెట్ చేయొచ్చు. ప్రొడక్షన్ కోసం HTTPS వెనుక రివర్స్ ప్రాక్సీ ఉపయోగించి, ఏ ప్రొవైడర్‌లు అనుమతించబడ్డాయో పరిమితి చేయండి.

Q5: Open WebUIలో స్థానిక లేదా క్లౌడ్ మోడల్స్ ఎవరు ఉపయోగించాలి? స్థానిక మోడల్స్ ప్రైవసీ, వేగం, వ్యయ నియంత్రణ కోసం గొప్పవి; క్లౌడ్ మోడల్స్ అధిక నాణ్యత అవసరమైన క్లిష్ట పనులకు. చాల టీమ్‌లు రెండింటినీ కలిపి, చాట్-ప్రత్యేక డిఫాల్ట్‌లు సెట్ చేస్తారు.