Open WebUI 自带的 RAG 怎么调用
时间: 2025-05-20 18:42:27 浏览: 60
### 如何在 Open WebUI 中调用内置的 RAG 功能
#### 调用方法概述
Open WebUI 提供了一种便捷的方式来集成和使用 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术。通过该技术,用户可以在对话过程中引入特定的知识库内容,从而提升生成内容的相关性和准确性[^2]。
#### 配置与部署流程
为了启用并调用 Open WebUI 的 RAG 功能,需执行以下配置:
1. **创建知识库**
登录到 Open WebUI 平台后,在工作区内找到“知识管理”或“知识库”功能模块。点击“创建知识库”,按提示输入名称、描述等内容完成初始化[^3]。
2. **上传文档资源**
进入新建的知识库页面,点击“上传文档”按钮,选择目标文件(支持 PDF、Markdown 和 Word 等格式)。上传成功后,系统将自动对文档进行索引处理,便于后续检索和提取信息。
3. **设置范围选项**
根据实际需求决定采用哪种模式运行 RAG 功能:
- 如果希望每次会话独立,则选择“会话范围”。
- 若需要跨多个会话共享同一套知识库,则应选用“系统范围”的设定。
4. **激活 RAG 插件**
在插件中心查找名为 “Retrieval Augmentation” 或类似的组件,并将其开启。部分高级特性可能还需要额外调整参数以适配具体场景下的表现效果[^1]。
5. **测试与验证**
开始一次新的聊天交互尝试提问涉及之前导入的数据条目时附加 `#` 符号标记对应的主题标签比如:“介绍一下我们公司的产品线 #公司介绍 ” 。如果一切正常运作的话 ,模型应当能够依据关联度最高的片段作出回应。
#### 示例代码展示
下面给出一段简单的 Python 脚本来演示如何利用 API 接口进一步增强上述过程中的某些环节例如实施批量加载多份材料或者定制化筛选条件等功能。
```python
import requests
def upload_documents(api_url, auth_token, file_paths):
headers = {"Authorization": f"Bearer {auth_token}"}
for path in file_paths:
with open(path, 'rb') as file_obj:
files = {'document': file_obj}
response = requests.post(f"{api_url}/upload", headers=headers, files=files)
if response.status_code != 200:
print(f"Failed to upload {path}: {response.text}")
else:
print(f"Successfully uploaded {path}")
if __name__ == "__main__":
api_endpoint = "https://your-openwebui-instance.com/api"
token = "YOUR_AUTH_TOKEN_HERE"
docs_to_upload = ["example.pdf", "notes.md"]
upload_documents(api_endpoint, token, docs_to_upload)
```
#### 注意事项
- 数据质量直接影响最终输出的质量因此建议预先做好充分准备包括但不限于去除冗余重复项以及统一编码标准等工作。
- 对于敏感信息务必采取适当的安全防护措施防止泄露风险发生。
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