로컬·클라우드 AI 모델 한곳에서 관리하는 오픈소스 UI

핵심 요약

• Open WebUI는 Ollama, OpenAI 호환 API 등 다양한 AI 모델을 지원하는 자체 호스팅 AI 플랫폼이며, 완전 오프라인 운영이 가능합니다.
• 플러그인(필터, 액션, 파이프, 도구, 스킬)을 통해 MCP, MCPO, OpenAPI 도구 서버 연결로 맞춤 통합을 구축할 수 있으며, 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 사용자 그룹으로 세밀한 권한 관리가 가능합니다.
• Open Terminal을 통해 AI 에이전트가 터미널과 파일시스템에 접근해 다단계 작업을 실행할 수 있으며, 엔터프라이즈 버전인 Terminals는 사용자별 격리 컨테이너, 리소스 제한, 네트워크 규칙을 제공합니다.
• 메모, 채널, 영구 메모리, 라이브 워크플로우, 달력 및 AI 스케줄링, 자동화 등으로 팀 협업 기능을 제공합니다.
• 로컬 RAG는 9개 벡터 데이터베이스와 Tika, Docling, Document Intelligence, Mistral OCR 등 여러 콘텐츠 추출 엔진을 지원하며, BM25 + 벡터 하이브리드 검색과 리랭킹을 포함합니다.
• 웹 검색은 SearXNG, Google PSE, Brave Search, Tavily, Firecrawl 등 수십 개 제공자를 지원하고, 웹 브라우징으로 URL을 채팅에 불러올 수 있습니다.
• 음성·영상 통화, 마크다운·LaTeX 지원, 이미지 생성·편집(DALL·E, Gemini, ComfyUI, AUTOMATIC1111), 다중 모델 동시 대화를 지원합니다.
• SQLite 또는 PostgreSQL 중 선택 가능하며, 로컬 또는 S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage에 파일을 저장할 수 있습니다.
• LDAP/Active Directory, 신뢰된 헤더 기반 SSO, OAuth, SCIM 2.0 프로비저닝(Okta, Azure AD, Google Workspace)을 통한 엔터프라이즈 인증을 지원합니다.
• OpenTelemetry 지원으로 추적, 메트릭, 로그를 기존 모니터링 스택에 연결할 수 있으며, Redis 기반 세션 관리와 WebSocket으로 로드 밸런서 뒤의 다중 워커·노드 배포가 가능합니다.
• Python 3.11 이상 필요하며, pip, Docker, Kubernetes(kubectl, kustomize, helm)로 설치할 수 있고, :ollama와 :cuda 태그 이미지가 제공됩니다.
• 오프라인 환경에서는 HF_HUB_OFFLINE=1 환경변수로 인터넷 다운로드를 방지할 수 있으며, Open WebUI Computer, oikb, 네이티브 데스크톱 앱 등 생태계 도구도 함께 제공됩니다.