DeepSeek12-Open WebUI 知识库配置详细步骤

📚 Open WebUI 知识库配置详细步骤(中英文对照)

🌐 界面语言切换
bash 复制代码
# 首次登录后切换语言:
1. 点击左下角用户头像 → Settings
2. 在 "General" 选项卡找到 "Language"
3. 选择 中文(简体)/English
4. 点击 "Save"

🔧 一、上传文档(知识库创建)

步骤 中文界面 English Interface 操作说明
1 左侧菜单 → 工作空间 → 知识库 Left Menu → WorkSpace → Knowledge 进入知识库管理页面
2 点击 + 新建知识库 Click + New Knowledge Base 创建新知识库容器
3 输入知识库名称 (如"产品手册") Enter name (e.g."Product Docs") 仅支持英文/数字命名
4 点击 上传文件 Click Upload Files 打开文件选择对话框
5 选择文档 (PDF/DOCX/TXT/MD) Select files (支持多选) 最大20MB/文件
6 确认上传 → 等待处理完成 Confirm → Wait for processing 状态栏显示处理进度
1. 前提条件
  • 已安装 Open WebUI 0.6.13(通过 Docker 或 pip 安装)。
  • 已配置本地大语言模型(如 Ollama、DeepSeek 或 Hugging Face 模型)。
  • 确保已启动相关依赖服务(如 Ollama)。

2. 创建知识库
步骤 1:进入工作空间
  1. 登录 Open WebUI 后,点击左侧导航栏的 工作空间
  2. 知识库 子菜单下,点击 + 新建知识库
步骤 2:配置知识库基本信息
  1. 名称 :输入知识库名称(如 公司政策)。
  2. 描述:简要说明知识库用途(可选)。
  3. 模型选择
    • 模型 下拉菜单中选择已配置的本地模型(如 deepseek-r1)。
    • 注意:此版本无 RAG 菜单项,需通过模型绑定实现知识库功能。
步骤 3:上传文档
  1. 点击 上传文档 ,支持以下格式:
    • 文本文件(.txt
    • PDF 文件(.pdf
    • Markdown 文件(.md
  2. 上传后,系统会自动解析并生成索引(无需手动触发)。
步骤 4:验证知识库
  1. 在对话界面选择已绑定的模型(如 test_model)。
  2. 输入与上传文档相关的问题,观察是否返回知识库中的内容。
  3. 若未返回结果,检查日志(路径:设置 > 日志)排查解析错误。

⚠️ 注意:中文文档需确认编码为 UTF-8,否则会出现乱码


⚙️ 二、高级配置(核心设置)

配置语义向量模型
  1. 进入 设置 > 管理员设置 > 文档
  2. 语义向量模型 部分:
    • 模型引擎 :选择 OllamaHuggingFace
    • 模型名称 :输入已部署的模型名称(如 bge-large)。
  3. 保存配置并重启服务生效。
调整存储路径
  1. 修改配置文件(如 config.yaml):

    yaml 复制代码
    knowledge_base:
      storage_path: "/your/custom/path"
文件上传限制

修改上传限制(如 config.yaml):

yaml 复制代码
upload:
  allowed_extensions: [".pdf", ".txt", ".md"]
  max_file_size: 100000000  # 100MB
重启 Open WebUI 服务:

⚡ 三、高级设置(文本处理优化)

中英文通用配置位置:

高级选项 → 文本处理

参数 推荐值 说明
分块大小/chunk_size 1024 文本切片长度(token数)
分块重叠/chunk_overlap 128 切片间重叠避免信息割裂
元数据提取 ☑ 启用 提取标题/作者等关键信息
中文专用分词器 ☑ 启用 提升中文文档处理精度 (中文界面)
Chinese Tokenizer ☑ Enable Optimize Chinese processing (英文界面)
yaml 复制代码
# 配置文件示例
chunking:
  size: 1024
  overlap: 128
metadata_extraction: true
language_optimization:
  zh: true  # 中文优化

🎯 四、领域指令设置(Prompt 优化)

中文界面路径:

高级选项 → 指令模板

plaintext 复制代码
[系统] 你是一个{domain}领域专家,请根据知识库内容回答。
回答要求:
1. 使用专业术语
2. 引用来源片段
3. 不确定时回复"根据现有资料无法确定"
当前领域:医疗/法律/金融 (手动修改)
English Interface Path:

Advanced → Instruction Template

plaintext 复制代码
[System] You are a {domain} specialist. Answer based strictly on knowledge base.
Requirements:
1. Use professional terminology
2. Cite source snippets
3. Respond "Unanswerable" when uncertain
Current Domain: Medical/Legal/Finance (Edit manually)

✅ 五、验证与测试

  1. 知识库状态检查

    • 中文路径:知识库详情 → 处理日志

    • 英文路径:Knowledge Details → Processing Logs

    • 成功标志:

      plaintext 复制代码
      ✅ 文档解析完成
      ✅ 向量生成: X 个分块
  2. 问答测试

    plaintext 复制代码
    测试问题示例:
    中文:"产品X的主要功能是什么?"
    English: "What are the main features of Product X?"
  3. 结果验证

    • 点击回答区域的 来源/Sources 标签

    • 检查:

      plaintext 复制代码
      1. 引用片段是否相关
      2. 页码标注是否准确
      3. 领域术语使用是否正确

💡 性能提示:首次检索较慢(需加载模型),后续请求响应应在 2-5 秒内

© 著作权归作者所有

相关推荐
乌恩大侠2 小时前
自动驾驶的未来:多模态传感器钻机
人工智能·机器学习·自动驾驶
光锥智能3 小时前
AI办公的效率革命,金山办公从未被颠覆
人工智能
GetcharZp3 小时前
爆肝整理!带你快速上手LangChain,轻松集成DeepSeek,打造自己的AI应用
人工智能·llm·deepseek
猫头虎4 小时前
新手小白如何快速检测IP 的好坏?
网络·人工智能·网络协议·tcp/ip·开源·github·php
GeeJoe4 小时前
凡人炼丹传之 · 我让 AI 帮我训练了一个 AI
人工智能·机器学习·llm
小和尚同志5 小时前
Dify29. 为你的 Dify API 穿层衣服吧
人工智能·aigc
不会学习的小白O^O5 小时前
神经网络----卷积层(Conv2D)
人工智能·深度学习·神经网络
bastgia5 小时前
Transformer终结者?Google DeepMind新架构实现2倍推理速度和一半内存占用
人工智能·llm
努力一点9485 小时前
ubuntu22.04系统入门 linux入门(二) 简单命令 多实践以及相关文件管理命令
linux·运维·服务器·人工智能·gpu算力