OpenWebUI 整合 Ollama + DeepSeek 本地部署使用指南（2025 最新版）

OpenWebUI 是一款专为本地大语言模型（LLMs）设计的开源、可扩展且功能丰富的自托管 Web 用户界面，支持完全离线运行，适用于需要数据隐私和安全保障的场景。其核心目标是为开发者及企业提供便捷的模型调试、交互与管理工具，同时兼容多种模型运行框架（如 Ollama、OpenAI 兼容 API 等），降低大模型应用的技术门槛。

一、核心功能与特性

1、直观的交互界面

OpenWebUI 的界面设计灵感源自 ChatGPT，提供清晰的聊天式交互体验，支持响应式布局（适配桌面与移动端），并集成代码语法高亮、Markdown/LaTeX 渲染、语音输入、多模态交互（如图像生成）等功能，极大提升了用户操作的友好性。

2、多模型与多场景支持

模型管理：

支持同时连接多个本地或远程模型服务（如 Ollama、DeepSeek 等），可无缝切换模型，并直接通过 Web 界面下载、删除或创建模型文件（如 GGUF 格式）。

高级功能集成：

内置检索增强生成（RAG）引擎，允许模型结合本地文档库生成更精准的回复；支持预设提示词、协作式群聊（多模型协同）以及 RLHF（人类反馈强化学习）数据标注，适用于智能客服、内容创作等场景。

3、安全与权限控制

通过基于角色的访问控制（RBAC），管理员可精细化配置用户权限（如模型访问、数据管理），并启用多因素认证、会话有效期策略等安全机制。后端采用反向代理设计，避免直接暴露模型服务至局域网，增强系统整体安全性。

4、离线部署与隐私保护

OpenWebUI 无需依赖云服务即可运行，所有数据（包括聊天记录、模型配置）均存储于本地，特别适合对数据敏感性要求高的企业或研究机构。

OpenWebUI 凭借其易用性、安全性和强大的功能集成，成为本地大模型管理的优选工具。无论是个人开发者探索 LLM 能力，还是企业构建私有化 AI 服务，均可通过其灵活的设计实现高效部署与运维。项目持续更新，社区活跃，未来或将进一步扩展多语言支持与跨平台适配能力

二、环境准备与前置条件

前面我已经本地部署好了ollama+deepseek，有不熟悉的可以参考我这篇文章内网本地部署deepseek模型（ollama+deepseek)。

openwebui我这只介绍最最简单的一种方式用B站大佬汤团猪的整合包。
下载地址：
openwebui百度网盘下载地址
整合包解压密码（ttplanet汤团猪），记得用7z解压，7z解压！
解压后点击run.bat就能运行
openwebui启动需要一点时间，请耐心等待。
启动完成后
打开网页用localhost:8080即可登陆。

第一次打开网页会要求创建管理员账号，按要求创建账号后进入

点击确认后进入


选择管理员面板进入设置

三、用户与权限管理

1. ‌用户账户管理‌

   第一种 管理直接创建创建新用户：管理员面板 → 添加用户 → 设置用户名/密码/邮箱 → 选择用户类型（管理员/普通用户/待激活）‌

   • 

   • 第二种 开放注册

   • 管理员面板 → 设置 → 通用 → 勾引允许新用户注册→默认用户角色选择（管理员/普通用户/待激活），新用户注册尽量不要选择管理员
     

   • 用户组配置：选择权限组 → 点右侧＋号添加权限组→ 选择具体权限组进行编辑如下图

   • 

   ‌多级权限控制‌

   • 按用户组分配模型访问权限‌
   • 限制普通用户的操作权限（如禁止模型删除/下载）‌
     
     这里注意无论你如何限制权限，记得把最上面的访问模型列表打开，否则用户无法访问模型，这就失去了部署大语言模型的意义。
     然后再点击权限下面的用户，把相应的用户放到相应的权限组里就可以了，最后记得保存。

四、模型管理

增加ollama 连接地址

管理员面板 → 设置 → 外部连接→勾选ollama api，默认会加上http://localhost:11434的连接地址，如果你的ollama端口或地址有变化，请按实际修改。

模型设置

设置 → 模型→模型启用→编辑

模型可见性设置有两种（priviate/public),设置为priviate时，权限组里至少要选择一个具体的权限组。

最后记得保存。

五、知识库设置

• 大语言模型无法直接读取知识库文档，需要把知识库文档转换成向量数据，他才能识别
  openwebui自带了一个sentence-transformers语义向量模型并不是很好用。
  可以在ollama里安装bge-m3或nomic-embed-text这两个向量模型，安装方法同deepseek一样，可参考我这篇文章内网本地部署deepseek模型（ollama+deepseek)。
• 设置 → 文档

• 语言向量模型名称记得跟ollama安装的模型对应
  可以命令行里用ollama list查看，再复制模型名称，粘贴即可。（记得检查一下名称后面不要有空格，不然会出错）
• 选择左侧工作空间→ 知识库→ 点右侧加号创建知识库
  
  选择文档上传即可。
  也可以点右上角的访问控制访问权限。
  全部设置好后，在左侧开启新对话就可以开始使用大语言模型，使用知识库可在问题后面加（#知识库名称），大模型就会去查找知识库。

最后补充一点，若openwebui和ollama安装在不同一台电脑内，需要在ollama的电脑上添加环境变量OLLAMA_HOST

本文梳理了OpenWebUI开源框架的几个主要配置，旨在帮助大家快速上手openwebui，欢迎大家批评指正。

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