本文介绍了阿里巴巴最新发布的大语言模型 Qwen2.5 的特点及其多模态、多语言处理能力，并通过详细步骤展示了如何在 Ollama 上部署 Qwen2.5 模型以及使用 RAGFlow 构建本地知识库。重点强调了在实际应用中，精准的提示词、准确的关键词定义以及高质量数据解析对提高回答准确性的重要性。最终建议结合 GPT 来处理和优化文档内容，以提升自动化程度和用户体验。

在本文中，我们将带您一步一步完成 Open-WebUI 的全面部署，从基础设施配置到高级用户管理和模型下载。本文特别针对 Ollama 用户，详细介绍了如何通过 Docker Compose 将 Open-WebUI 与 Ollama 无缝集成，并利用 Open-WebUI 强大的管理和扩展功能实现对话权限控制、LDAP 用户认证以及负载均衡等高级功能。此外，我们还深入探讨如何通过不同版本的 Open-WebUI 来管理模型、设置默认模型以及启用网络搜索功能。通过这篇文章，您将学会如何有效、自定义地部署和配置 Open-WebUI，使其成为您本地大模型交互的最佳工具。

前述 自从 OpenAI 于 2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来，经过 2023 年的不断发展，大语言模型的概念已经深入人心。基于大语言模型的各种周边产品和集成工具层出不穷，呈现出百花齐放的局面。在这一过程中，许多本地化的模型应用方案也应运而生。对于一些企业知识库问答的场景，模型本地化成为首要考虑的问题。因此，如何本地化调教...