Open WebUI

Open WebUI 👋

Open WebUI는 AI를 위한 공간입니다. 확장 가능하고 기능이 풍부하며 사용자 친화적이고 완전한 오프라인 실행을 목표로 설계된 셀프 호스팅 AI 플랫폼입니다. Ollama와 OpenAI 호환 API를 지원하므로 로컬 모델과 클라우드 기반 모델 모두에 대해 강력한 프로바이더 비종속적 인터페이스를 제공합니다.

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팁

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Open WebUI의 주요 기능 ⭐

🚀 간편한 설정: pip, uv, Docker 또는 Kubernetes(kubectl, kustomize, helm)를 통해 손쉽게 설치할 수 있으며, 컨테이너 배포용으로 :ollama 및 :cuda 태그가 붙은 이미지를 사용할 수 있습니다.

🤝 폭넓은 모델 및 API 통합: 로컬 Ollama 모델과 함께 모든 OpenAI 호환 API를 연결할 수 있습니다. API URL을 LMStudio, GroqCloud, Mistral, OpenRouter, vLLM 등으로 지정하여 프로바이더를 자유롭게 조합할 수 있습니다.

🔐 세분화된 RBAC 및 사용자 그룹: 관리자가 상세한 역할, 그룹, 권한을 정의하여 각 사용자에게 필요한 만큼의 접근 권한을 부여합니다. 기본적으로 안전하며 그룹별로 맞춤화된 경험을 제공합니다.

🧩 플러그인 지원: Filters, Actions, Pipes, Tools, Skills로 Open WebUI를 확장하세요. MCP, MCPO, OpenAPI 도구 서버를 통해 외부 서비스를 연결합니다. 커스텀 통합, 속도 제한, 승인 흐름, 데이터 연결 등을 구축할 수 있습니다.

🤖 모델 및 에이전트: 모든 기본 모델을 커스텀 지시사항, 도구, 지식으로 감싸 특화된 에이전트를 구축합니다. 동적 변수, 사용자/그룹별 접근 제어, Open WebUI Community를 통한 커뮤니티 프리셋 가져오기를 지원합니다.

⚡ Open Terminal을 통한 에이전트 실행: 에이전트에게 터미널과 파일 시스템을 제공하여 다단계 작업을 수행하게 합니다. 데이터 분석, 스크립트 실행, 오류 수정, 채팅 내에서 직접 파일 생성이 가능합니다. Terminals(Enterprise)로 팀 규모로 확장하여 사용자별 격리 환경, 리소스 제한, 자동 라이프사이클 관리를 제공합니다.

📝 노트: 대화 외부의 콘텐츠를 위한 전용 워크스페이스입니다. 리치 에디터로 초안을 작성하고, AI로 선택한 텍스트를 다시 쓰고, 노트를 모든 채팅에 첨부하여 전체 컨텍스트를 주입할 수 있습니다.

📢 채널: 팀과 AI 모델이 하나의 타임라인에서 협업하는 실시간 공유 공간입니다. 모델을 태그하여 초안을 작성하거나 비평하게 하고, 스레드, 반응, 핀, 접근 제어를 지원합니다.

🧠 영구 메모리: AI가 대화 전반에 걸쳐 사용자에 대한 사실을 기억하여 한 채팅에서 다음 채팅으로 컨텍스트를 이어갑니다.

✅ 실시간 워크플로 및 메시지 흐름: AI가 체크리스트를 실시간으로 구축하고 처리하는 모습을 확인하세요. AI가 응답하는 동안 메시지를 대기열에 넣으면 준비되는 대로 자동 전송됩니다.

📅 캘린더 및 AI 스케줄링: 월/주/일 보기, 반복 이벤트, 색상 코딩, 참석자, 알림을 갖춘 내장 개인 및 공유 캘린더입니다. 모델이 네이티브 함수 호출을 통해 대화형으로 일정을 관리합니다.

⏱️ 자동화: 프롬프트를 반복 일정에 따라 실행하도록 예약하며, 실행 내역은 캘린더에 표시되고 완료된 각 실행은 생성된 채팅으로 연결됩니다.

📱 반응형 디자인 및 PWA: 데스크톱, 노트북, 모바일 전반에 걸친 매끄러운 경험과 네이티브 앱 같은 느낌 및 localhost에서의 오프라인 접근을 위한 Progressive Web App을 제공합니다.

✒️🔢 완전한 Markdown 및 LaTeX 지원: 풍부한 상호작용을 위한 포괄적인 Markdown 및 LaTeX 기능을 제공합니다.

🎤📹 핸즈프리 음성/영상 통화: 여러 Speech-to-Text 프로바이더(Local Whisper, OpenAI, Deepgram, Azure)와 Text-to-Speech 엔진(Azure, ElevenLabs, OpenAI, Transformers, WebAPI)을 갖춘 통합 음성 및 영상 통화입니다.

💾 영구 아티팩트 저장소: 아티팩트를 위한 내장 키-값 저장 API로, 개인 및 공유 데이터 범위를 갖춘 저널, 트래커, 리더보드, 협업 도구를 가능하게 합니다.

📚 로컬 RAG 통합: 9개의 벡터 데이터베이스와 여러 콘텐츠 추출 엔진(Tika, Docling, Document Intelligence, Mistral OCR, PaddleOCR-vl, 외부 로더)으로 뒷받침되는 검색 증강 생성입니다. 리랭킹과 전체 컨텍스트 모드를 갖춘 하이브리드 검색(BM25 + 벡터)을 지원합니다. 문서를 채팅에 로드하거나 # 명령으로 라이브러리에서 가져올 수 있습니다.

🔍 RAG를 위한 웹 검색: SearXNG, Google PSE, Brave Search, Kagi, Mojeek, Tavily, Perplexity, Firecrawl, serpstack, serper, Serply, DuckDuckGo, SearchApi, SerpApi, Bing, Jina, Exa, Sougou, Azure AI Search, Ollama Cloud 등 수십 개의 프로바이더를 통해 웹을 검색하고 결과를 대화에 직접 주입합니다.

🌐 웹 브라우징 기능: # 명령 뒤에 URL을 붙여 웹사이트를 채팅으로 가져오거나, 필요할 때 모델이 스스로 가져오게 할 수 있습니다.

🎨 이미지 생성 및 편집: OpenAI DALL·E, Gemini, ComfyUI(로컬), AUTOMATIC1111(로컬) 등 여러 엔진으로 이미지를 생성하고 편집하며, 생성과 프롬프트 기반 편집을 모두 지원합니다.

⚙️ 다중 모델 대화: 여러 모델을 동시에 활용하여 각 모델의 강점을 병렬로 활용해 최상의 응답을 얻습니다.

📊 사용 분석 및 모델 평가: 관리자 대시보드에서 사용자 및 모델 전반의 메시지 양, 토큰 소비, 비용을 추적합니다. 내장 아레나, A/B 테스트, ELO 기반 리더보드로 모델을 평가합니다.

🗄️ 유연한 데이터베이스 및 스토리지: SQLite(선택적 암호화) 또는 PostgreSQL을 선택하고, 파일을 로컬 또는 S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage에 저장합니다.

🧬 고급 벡터 데이터베이스 지원: ChromaDB, PGVector, Qdrant, Milvus, Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, S3Vector, Oracle 23ai 등 9개의 벡터 데이터베이스 중에서 선택할 수 있습니다.

🪪 엔터프라이즈 인증 및 프로비저닝: 완전한 LDAP/Active Directory 통합, 신뢰할 수 있는 헤더 및 OAuth 프로바이더를 통한 SSO, Okta, Azure AD, Google Workspace 같은 아이덴티티 프로바이더를 위한 SCIM 2.0 자동 프로비저닝을 제공합니다.

☁️ 클라우드 네이티브 파일 통합: Google Drive 및 OneDrive/SharePoint 파일 선택을 기본 지원하여 엔터프라이즈 클라우드 스토리지에서 문서를 매끄럽게 가져옵니다.

🔭 프로덕션 관측성: 트레이스, 메트릭, 로그를 위한 내장 OpenTelemetry 지원으로 기존 모니터링 스택에 연결됩니다.

⚖️ 수평 확장성: Redis 기반 세션 관리와 WebSocket 지원으로 로드 밸런서 뒤에서 다중 워커, 다중 노드 배포를 지원합니다.

🌐🌍 다국어 지원: i18n 지원으로 Open WebUI를 선호하는 언어로 사용할 수 있습니다. 언어 지원 범위를 확장할 기여자를 적극적으로 찾고 있습니다!

🌟 지속적인 업데이트: 정기적인 업데이트, 수정, 새로운 기능으로 Open WebUI를 개선하기 위해 노력하고 있습니다.

🛡️ 투명한 보안 프로세스: 보안 보고서는 문서화된 책임 있는 공개 프로세스를 통해 분류, 수정, 공개 권고문으로 게시됩니다. 보안 정책을 참조하세요.

Open WebUI의 기능에 대해 더 알고 싶으신가요? 포괄적인 개요를 위해 Open WebUI 문서를 확인해 보세요!

Open WebUI 생태계 🌐
Open WebUI는 핵심이며, AI가 할 수 있는 일, 도달할 수 있는 곳, 실행하는 방식을 확장하는 동반 앱과 인프라로 둘러싸여 있습니다.

💻 Open WebUI Computer(open-webui/computer): 사용자가 소유한 머신에서 실행되는 독립형 모바일 우선 컴퓨터 및 코딩 에이전트입니다. 브라우저 탭에서 파일, 터미널, git을 사용할 수 있으며 휴대폰에서도 접근할 수 있습니다. Open WebUI에 모델로 연결하거나 Telegram, WhatsApp 등에서 접근할 수 있습니다.

⚡ Open Terminal 및 Terminals(Enterprise)(open-webui/open-terminal & open-webui/terminals): Open WebUI에 연결되는 셀프 호스팅 컴퓨팅 환경으로, AI가 채팅 내에서 코드를 작성하고, 실행하고, 출력을 읽고, 오류를 수정하고, 반복할 수 있는 공간을 제공합니다. Terminals는 별도 자격 증명, 리소스 제한, 네트워크 규칙을 갖춘 사용자별 격리 컨테이너를 제공합니다. Docker 또는 Kubernetes에서 자동 라이프사이클 관리가 이루어집니다.

🔄 oikb(open-webui/oikb): 45개 이상의 소스(GitHub, Confluence, ServiceNow, Salesforce, Jira, Slack, SharePoint, Notion 등)에서 Knowledge Base를 공급하여 팀이 이미 사용하는 도구를 지속적으로 동기화합니다.

🖥️ 네이티브 데스크톱 앱(open-webui/desktop): macOS, Windows, Linux에서 Open WebUI를 네이티브 앱으로 실행합니다. 스크린샷 캡처가 가능한 시스템 전역 Spotlight 채팅 바, 푸시투토크 음성, 내장 llama.cpp 엔진을 통한 선택적 완전 로컬 추론을 제공합니다.

더 알고 싶으신가요? 자세한 내용은 Open WebUI 문서를 확인해 보세요!

스폰서의 아낌없는 지원에 깊이 감사드립니다. 스폰서의 기여는 프로젝트를 유지하고 개선하여 커뮤니티에 양질의 결과물을 계속 제공할 수 있도록 도와줍니다. 감사합니다!

설치 방법 🚀
Python pip를 통한 설치 🐍
Open WebUI는 Python 패키지 설치 프로그램인 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. 진행하기 전에 호환성 문제를 피하기 위해 Python 3.12를 사용하고 있는지 확인하세요.

Open WebUI 설치:
터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 Open WebUI를 설치하세요:

pip install open-webui

Open WebUI 실행:
설치 후 다음을 실행하여 Open WebUI를 시작할 수 있습니다:

open-webui serve

이렇게 하면 Open WebUI 서버가 시작되며 http://localhost:8080에서 접근할 수 있습니다.

Docker로 빠르게 시작하기 🐳
참고

일부 Docker 환경에서는 추가 구성이 필요할 수 있습니다. 연결 문제가 발생하면 Open WebUI 문서의 상세 가이드가 도움을 드릴 준비가 되어 있습니다.

경고

Docker로 Open WebUI를 설치할 때는 Docker 명령에 -v open-webui:/app/backend/data를 반드시 포함하세요. 이 단계는 데이터베이스가 올바르게 마운트되도록 하고 데이터 손실을 방지하므로 중요합니다.

팁

Ollama가 포함된 Open WebUI 또는 CUDA 가속을 활용하려면 :cuda 또는 :ollama 태그가 붙은 공식 이미지를 사용하는 것을 권장합니다. CUDA를 활성화하려면 Linux/WSL 시스템에 Nvidia CUDA 컨테이너 툴킷을 설치해야 합니다.

기본 구성으로 설치

Ollama가 컴퓨터에 있는 경우 다음 명령을 사용하세요:

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

Ollama가 다른 서버에 있는 경우 다음 명령을 사용하세요:

다른 서버의 Ollama에 연결하려면 OLLAMA_BASE_URL을 해당 서버의 URL로 변경하세요:

docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL=https://example.com -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Nvidia GPU 지원으로 Open WebUI를 실행하려면 다음 명령을 사용하세요:

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

OpenAI API 사용 전용 설치

OpenAI API만 사용하는 경우 다음 명령을 사용하세요:

docker run -d -p 3000:8080 -e OPENAI_API_KEY=your_secret_key -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Ollama 지원이 번들된 Open WebUI 설치
이 설치 방법은 Open WebUI와 Ollama를 하나로 묶은 단일 컨테이너 이미지를 사용하여 단일 명령으로 간소화된 설정을 가능하게 합니다. 하드웨어 구성에 따라 적절한 명령을 선택하세요:

GPU 지원:
다음 명령을 실행하여 GPU 리소스를 활용하세요:

docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

CPU 전용:
GPU를 사용하지 않는 경우 다음 명령을 대신 사용하세요:

docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

두 명령 모두 Open WebUI와 Ollama를 내장하여 번거로움 없이 설치할 수 있도록 하며, 모든 것을 신속하게 실행할 수 있게 합니다.

설치 후 http://localhost:3000에서 Open WebUI에 접근할 수 있습니다. 즐기세요! 😄

기타 설치 방법
비Docker 네이티브 설치 방법, Docker Compose, Kustomize, Helm 등 다양한 설치 대안을 제공합니다. 포괄적인…