两个开源项目打造自己的大模型聚合平台

我在去年6月份就付费了Poe.com的年费会员,成为了各大模型的首批使用者,当时花了199,合算RMB近1.5k。你问我这钱花的值不值?我只能说开始的时候我觉得挺值的,毕竟gpt4那么贵而且api还需要排队才能使用,之后其他公司出的各中模型也能在Poe上第一时间使用。 不过现在是感觉真的越来越不值了,各类同等级别的模型层出不穷,而且价格大幅下降,让我继续掏199/Year,我肯定觉得不值。 不过最近发现两个开源项目,让我自己搭建出了一个比Poe还好用、可接入模型还多的平台,这两个项目分别是open-webui和one-api。

open-webui

先介绍下open-webui这个项目,这个原身是Ollama的web节目,同时兼容了openai接口格式,后来随着兼容openai接口格式的大模型越来越多,索性就独立成一个单独的开源项目了。实测除了可以接入openai之外,国外的大模型服务商together.aifirework.ai 都可以接入,这两个平台提供了大部分的开源模型。像国内阿里云、零一万物、deepseek只要有了key都可以使用。

我个人觉得open-webui从功能性来说,要比poe强很多,我们可以先看下官方文档中的feature。

🚀 无缝设置 :使用 Docker 或 Kubernetes(kubectl、kustomize 或 helm)轻松安装,支持 :ollama 和 :cuda 标记的镜像,带来便捷的体验。

🤝 Ollama/OpenAI API 集成 :轻松集成兼容 OpenAI 的 API,实现多样化对话,并支持 Ollama 模型。可自定义 OpenAI API URL,以连接到 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter 等。

🧩 管道、Open WebUI 插件支持 :通过管道插件框架将自定义逻辑和 Python 库无缝集成到 Open WebUI。启动你的管道实例,将 OpenAI URL 设置为管道 URL,探索无限可能。例如函数调用、用户速率限制控制访问、使用 Langfuse 进行使用监控、使用 LibreTranslate 进行实时翻译以支持多语言、过滤有害信息等。

📱 响应式设计 :在桌面 PC、笔记本电脑和移动设备上享受无缝体验。

📱 渐进式 Web 应用 (PWA) 移动端支持 :在移动设备上享受类似原生应用的体验,提供离线访问和无缝的用户界面。

✒️🔢 全面支持 Markdown 和 LaTeX :通过全面的 Markdown 和 LaTeX 支持,提升你的 LLM 体验。

🛠️ 模型构建器 :通过 Web UI 轻松创建 Ollama 模型。创建和添加自定义角色/代理,自定义聊天元素,并通过 Open WebUI 社区集成轻松导入模型。

📚 本地 RAG 集成 :通过突破性的检索增强生成 (RAG) 支持,探索聊天互动的未来。此功能将文档交互无缝集成到你的聊天体验中。你可以直接将文档加载到聊天中或将文件添加到文档库中,并在查询前使用 # 命令轻松访问它们。

🔍 RAG 的网页搜索 :使用 SearXNG、Google PSE、Brave Search、serpstack 和 serper 等提供商进行网页搜索,并将结果直接注入到你的聊天体验中。

🌐 网页浏览功能 :使用 # 命令后跟 URL,将网站无缝集成到你的聊天体验中。此功能允许你将网页内容直接纳入对话,增强互动的丰富性和深度。

🎨 图像生成集成 :通过使用 AUTOMATIC1111 API 或 ComfyUI(本地)和 OpenAI 的 DALL-E(外部)等选项,无缝集成图像生成功能,丰富你的聊天体验。

⚙️ 多模型对话 :轻松与多种模型同时互动,利用它们的独特优势提供最佳响应。通过并行利用多样化的模型,提升你的体验。

🔐 基于角色的访问控制 (RBAC) :确保安全访问,只有授权人员才能访问你的 Ollama,且仅管理员拥有模型创建/拉取权限。

🌐🌍 多语言支持 :通过国际化 (i18n) 支持,以你喜欢的语言体验 Open WebUI。我们正在积极寻找贡献者来扩展我们的支持语言!

🌟 持续更新:我们致力于通过定期更新、修复和新功能,不断改进 Open WebUI。

这里官方有个feature没有提到,但是我个人觉得非常好用的就是prompt管理,可以通过快捷键 / 快速启动特定的prompt,比如我经常看medium,可以通过提前设置好的prompt只需要复制粘贴就可以实现对medium文章的快速总结。 另外也可以从open-webui社区一键导入别人已经写好的prompt。

有点遗憾的是open-webui只支持openai协议格式的模型,比如像claude和谷歌的gemini pro、百度的文心这些自定义接口的模型就完全没法支持了,像智谱的glm系列虽然提供了openai兼容调用,但因为没有实现models接口导致也无法在open-webui中使用。但这些个问题因为有了下面这个开源项目得以完美解决。

one-api

one-api 是一个将其他模型接口格式统一封装成openai接口格式的中间层,当然它还实现了token计费管理之类的功能(这个个人使用是完全用不到的),从其官方文档中我们可以看出它其中封装了国内外很多的模型接口,可以说非常之全面了。

  • OpenAI ChatGPT 系列模型(支持 Azure OpenAI API)
  • Anthropic Claude 系列模型 (支持 AWS Claude)
  • Google PaLM2/Gemini 系列模型
  • Mistral 系列模型
  • 字节跳动豆包大模型
  • 百度文心一言系列模型
  • 阿里通义千问系列模型
  • 讯飞星火认知大模型
  • 智谱 ChatGLM 系列模型
  • 360 智脑
  • 腾讯混元大模型
  • Moonshot AI
  • 百川大模型
  • MINIMAX
  • Groq
  • Ollama
  • 零一万物
  • 阶跃星辰
  • Coze
  • Cohere
  • DeepSeek
  • Cloudflare Workers AI
  • DeepL
  • together.ai

所以我们只需要在one-api管理台上配置好模型和key,然后在open-webui上配置好one-api的地址和key,就可以在open-webui上使用各种大模型了,相当之完美。

总结

以上就是我目前自建大模型平台的方案了,两个开源软件的安装方式在各自项目里都有,可以自行查阅,我这里就不再赘述了。 我自己其实是购买了阿里云5年的2c4g的服务器(一次性投入2.6k),然后用docker的方式安装了上面这两个软件,不过后续也不需要每年花1.5k买poe或者gpt的会员服务了,只需要按token使用量付费给大模型服务商即可,我自己估算如果日常使用国内高性价比模型,偶尔特殊任务用下贵的模型的情况下,每个月花费最多也就几块钱,相当之划算了。

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