🛣️ 路线图
在 Open WebUI,我们致力于不断增强我们的平台,为用户提供最佳体验。下面,您将看到我们正在进行和未来发展的结构化路线图,分为界面、信息检索和社区三个类别。
界面 🖥️
我们的界面创新路线图旨在创建一个高度直观和易于访问的平台。这些不仅会提高用户满意度,还会通过减少用户的认知负担来提高生产力。
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📦 打包的单一二进制可执行文件:为了简化部署并确保跨不同平台的兼容性,我们旨在将界面作为单一二进制可执行文件提供。这种方法将促进轻松的安装和更新,显著增强所有用户的可用性,特别是那些技术专业知识有限的用户。
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👤 用户页面:个人用户页面功能,用户可以在其中创建帖子。该功能还将包括关注者、点赞和评论等功能。这允许用户有效地与更广泛的社区分享他们的模型配置、提示和文件,围绕平台创建更丰富、更连接的生态系统。
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📝 AI 驱动的笔记:受 Notion 和 Obsidian 等工具的启发,我们计划引入一个包含 AI 集成的强大笔记功能。从简单的笔记记录到全面的文档创建,该工具将提供无缝体验,全部在平台内本地集成。
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📈 高级用户跟踪和成本管理工具:用户将获得专为跟踪应用程序性能和用户活动以及有效管理成本而设计的综合工具。这些工具将为用户提供做出明智决策、改善用户体验和维持预算控制所需的数据,优化其 AI 应用程序中资源的使用。
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🧠 AI 工作流工具:基于节点的工具,用于编排和组合 AI 系统的多个方面。该工具将允许用户可视化地连接不同的 AI 模块和服务,轻松创建复杂的工作流程。它旨在使用户能够充分利用 AI 的潜力,而无需深厚的 AI 编程技术知识。
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🔊 本地文本转语音集成:此功能将允许自然语言处理将文本转换为逼真的语音音频,从而使平台更易于访问,特别是对于视力受损的用户。这种集成有助于在没有屏幕交互的情况下消费信息,促进多任务处理并提高用户参与度。
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📣 唤醒词检测:通过语音命令整合免手操作不仅会增强可访问性,还与物联网和智能环境的新兴趋势保持一致,使我们的平台面向未来。
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💻 更好的代码执行:增强平台内的编码功能支持广泛的开发活动,使其成为开发人员的一站式解决方案,从而吸引更广泛的技术受众并培育强大的开发者社区。
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🤖 代码解释器功能:嵌入到平台中的灵活代码解释器可以支持多种编程语言,这减少了对外部工具的依赖,简化了开发过程,提高了效率。
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🔧 简化的微调支持:Open WebUI 将通过允许用户简单地使用界面并对响应进行评分来自动构建微调数据集,从而提供无缝的微调过程。我们将提供 Python 笔记本来帮助预处理您的数据集,使其可以直接从笔记本进行微调。这种方法将非常简单,并优雅地将微调集成到用户工作流程中。
信息检索 (RAG) 📚
Open WebUI 目前提供了一个能够高效使用现有信息检索 (IR) 模型的界面。然而,我们相信有巨大的改进潜力。我们完全认识到我们当前在 WebUI 中的 RAG(检索增强生成)实现的局限性,理解一刀切的方法无法有效满足所有用户的需求。
为了解决这个问题,我们致力于将我们的框架转变为高度模块化和广泛可配置的。这个新方向将使用户能够通过易于使用的交互式界面轻松地根据他们的特定要求定制信息检索过程,该界面允许简单的拖放定制。这一改进旨在通过提供更适应性和个性化的 IR 设置来显著增强用户体验。
以下是我们推进信息检索能力的重点计划:
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🌐 可定制的 RAG 框架:设想一个未来,您可以通过用户友好的界面轻松定制您的 IR 设置。这将包括用户可以拖放和配置的模块化组件,无需深厚的技术知识。
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🔄 与最先进方法的高级集成:我们旨在整合检索方法的最新发展,通过先进的技术和架构提高准确性和效率。
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🔍 专门的研发:我们正在扩大我们的研究和开发,与领先的研究实体合作,发现和整合推动当前方法边界的新颖检索方法。