在前文 Ollama私有化部署大语言模型LLM（上）-CSDN博客 中通过Ollama来搭建运行私有化大语言模型，但缺少用户交互的界面，特别是Web可视化界面。

  对此，本文以Open WebUI和AnythingLLM为例分别作为Ollama的前端Web可视化界面。当然AnythingLLM比Open WebUI功能要丰富得多，不仅仅只作为Web可视化界面，还作为RAG等使用。具体差异可以参考此文章：AnythingLLM、Dify 与 Open-WebUI：如何接入 Ollama，它们有何不同？_anythingllm和webui哪个更好-CSDN博客

一、Open WebUI

  1、Open WebUI介绍

‌Open WebUI‌是一个开源的用户界面工具，专为离线运行设计，支持多种大型语言模型（LLM）的运行和管理。它最初是Ollama的WebUI，来发展成为独立的开源项目，兼容OpenAI格式。Open WebUI的主要特点和功能包括：

1. ‌用户界面和体验‌：Open WebUI的界面设计灵感来源于ChatGPT，提供直观且用户友好的聊天体验。它具有响应式设计，适用于桌面和移动设备，并且响应迅速‌。

2. ‌功能支持‌：

   • ‌多模型支持‌：用户可以轻松切换和加载不同的AI模型，包括Ollama和Ollama兼容的API。支持无缝切换不同的聊天模型，进行多样化的互动‌。
   • ‌RAG（检索增强生成）‌：支持从文档和嵌入数据中提取内容进行处理，增强生成效果‌12。
   • ‌多模态支持‌：支持文本、图片等多种数据类型输入，例如LLaVA模型‌。
   • ‌自定义功能‌：用户可以通过模型管理工具自定义模型的参数，如温度和上下文长度等‌3。
   • ‌内存功能‌：支持用户为模型添加记忆，以便在对话中持续使用‌3。

3. ‌安装和部署‌：Open WebUI支持通过Docker和Kubernetes进行无缝安装，使得部署和维护变得简单快捷‌。

 总结：Open WebUI适合纯粹聊天界面，它可作为一个能“轻松切换模型、马上对话”的 简易Web 界面，没有RAG等其他高级特性。

  2、安装Open WebUI

    参照官方文档：https://docs.openwebui.com/ 进行安装，推荐使用docker部署。

#运行Open WebUI
#选项-d为守护运行，-p将容器内的8080端口通过外部宿主机的3000端口暴露出去，
#选项--add-host增加容器内的hostname:ip的映射关系，因host-gateway默认指向default bridge的IP，所以下面的作用是在容器内可以通过host.docker.internal域名访问外部宿主机，
#选项-v将open-webui卷(若卷不存在则创建卷)映射至容器内的/app/backend/data目录，
#选项-name指定容器名，--restart指定重启策略为always
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main#或者：To run Open WebUI with Nvidia GPU support, use this command
docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

以上docker run执行完成后，可以通过以下docker命令检查结果

  3、访问Open WebUI

  以上通过docker运行方式，Open WebUI会自动尝试通过http://host.docker.internal:11434 连接本地的Ollama服务端，并通过http://host.docker.internal:11434/api/tag接口自动获取Ollama本地已存在的模型列表。

  通过浏览器访问http://IP:3000

首次访问，需要输入名称、电子邮箱、密码以创建管理员账号。

然后登录后的界面（可能需要等几十秒）如下。左侧是新对话、模型切换（通过连接到Ollama等获得的模型列表），右上角是对话高级设置、Open WebUI设置，右下角是帮助，中间是对话交界面。

在下图聊天界面中，下面有一排实用的功能如下。

二、AnythingLLM

    前面安装部署了Open WebUI，但个人感觉其功能界面比较简略，而且浏览器打开页面有时耗时较长，体验不佳。

  1、AnythingLLM介绍

‌AnythingLLM（官网：https://anythingllm.com/）是由Mintplex Labs Inc.开发的一款全栈应用程序，旨在为企业和个人提供一个高效、可定制的解决方案，用于构建专属的AI知识库和聊天机器人。AnythingLLM支持几乎所有的主流大模型和多种文档类型，能够通过将文档、资源或内容片段转化为大语言模型在聊天中可以利用的相关上下文，从而满足用户在不同场景下的需求‌。

主要功能和应用场景

1. ‌文档智能聊天‌：用户可以将各种文档导入AnythingLLM，系统会自动进行上下文分析和内容整理，用户可以通过对话的方式快速提取关键信息‌。
2. ‌多用户支持和权限管理‌：支持多用户同时访问，并可设置不同的权限，适合团队协作和公司内部使用‌。
3. ‌广泛的文档支持‌：支持PDF、TXT、DOCX等多种文档类型，并通过简易界面进行管理‌。
4. ‌聊天模式‌：提供对话和查询两种模式，对话模式保留之前的问题和回答，查询模式则是简单的问答‌。
5. ‌嵌入式聊天小部件‌：可以将AnythingLLM嵌入到自己的网站中，提供自动化的智能客服服务‌。
6. ‌丰富的API接口‌：开发者可以轻松集成AnythingLLM到现有的应用中，实现更多定制化功能‌。

技术特点和优势

1. ‌‌高效‌：通过RAG（Retrieval-Augmented Generation）方案构建专属私有知识库，结合大模型进行知识检索和生成‌。
2. ‌多模型支持‌：支持多种开源和商用闭源的大语言模型，用户可以根据需求和预算选择合适的模型‌34。
3. ‌成本效益‌：对大型文档一次性嵌入，显著节约成本‌。
4. ‌简易的部署方式‌：可以通过Docker容器进行部署，适合快速迭代和云部署‌。

三类安装类型

1. ‌‌AnythingLLM Desktop：一键安装，适合个人单机使用。不支持多用户、嵌入式聊天小部件、密码保护、邀请新用户等高级功能。
2. ‌‌AnythingLLM for Docker：通过Docker容器进行部署，支持多用户和权限控制，适合团队和企业，需要docker相关知识。可以通过Docker部署在各种环境中（如本地、云端），并支持更复杂的配置和管理。
3. AnythingLLM托管‌‌：官方自己提供的SaaS产品，适合需要托管实例的企业或团队，起价为每月50美元‌。

官网关于Docker和Desktop的区别说明链接：https://docs.anythingllm.com/installation-docker/overview

  2、安装AnythingLLM

   以下的Linux服务器已经安装最新Docker，下面通过在Linux上以Docker方式安装AnythingLLM。官网安装说明文档链接：https://docs.anythingllm.com/installation-docker/local-docker

  docker方式安装AnythingLLM的命令：

export STORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm && \
mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \
touch "$STORAGE_LOCATION/.env" && \
docker run -d -p 3001:3001 \
--cap-add SYS_ADMIN \
-v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \
-v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \
-e STORAGE_DIR="/app/server/storage" \
mintplexlabs/anythingllm

   3、访问AnythingLLM

  通过浏览器访问http://IP:3001