Open WebUI 團隊使用教程：使用者稽核、許可權組、自定義 AI 助手、提示詞庫、共享知識庫與備份
裝好 Open WebUI 和 Ollama 之後，多數團隊只是把它當作私有版 ChatGPT 來用：每個人開啟對話方塊直接提問。如果按團隊需求做好配置，它能發揮的作用會大得多：稽核帳號、按部門劃分許可權組、為客服回覆、翻譯和商品文案等重複性工作打造現成的 AI 助手、共享提示詞庫和公司文件，並做好備份。本文逐項介紹這些設定。選單名稱以近期的 Open WebUI 版本為準，不同版本之間偶爾會有調整。
步驟 1：控制誰可以註冊
第一個註冊的帳號會自動成為管理員。之後在 Admin Panel > Settings > General（管理員面板 > 設定 > 通用）中進行以下設定：
- 把新使用者的預設角色設為 pending（待啟用），這樣新註冊的使用者在管理員稽核通過之前無法使用對話功能。
- 只在同事集中註冊期間開啟新使用者註冊，註冊完成後立即關閉。也可以由管理員在 Admin Panel > Users（管理員面板 > 使用者）中直接建立帳號。
- 管理員數量越少越好，其他人一律分配 user（使用者）角色。
步驟 2：按部門劃分許可權組
在 Admin Panel > Users > Groups（管理員面板 > 使用者 > 許可權組）中建立客服、市場、開發等許可權組並新增成員。許可權組有兩個用途：一是決定各團隊能看到哪些助手和知識庫，二是授予上傳檔案、在工作空間中建立自己的助手和提示詞等許可權。常見做法是讓各組負責人可以編輯工作空間，其他人只開放對話許可權。
步驟 3：決定使用者能看到哪些模型
在 Admin Panel > Settings > Models（管理員面板 > 設定 > 模型）中，隱藏不應出現在對話選單裡的模型，例如嵌入模型或仍在測試的模型，並設定一個合適的預設模型。這樣員工只需從一份精簡的專用助手列表中選擇，而不必面對一串原始模型名稱。
步驟 4：打造現成的 AI 助手
助手就是儲存下來的“基礎模型 + 系統提示詞 + 引數設定 + 可選知識庫”組合。在 Workspace > Models（工作空間 > 模型）中建立，為每個助手起一個清晰的名稱並寫好描述，然後共享給需要它的許可權組。以下幾個示例效果不錯：
Name: Customer Reply Writer Base model: qwen2.5:7b
System prompt:
You help support staff answer customer messages for ACME Hosting.
Write a polite, concise reply in the customer's language.
Use only facts given by the staff member or the attached knowledge.
If information is missing, list what to ask the customer instead of guessing.
Name: Listing Translator Base model: qwen2.5:7b
System prompt:
Translate e-commerce product text into the language the user requests.
Keep brand names, model numbers, units and HTML tags unchanged.
Use natural marketplace wording, not word-for-word translation.
Return only the translated text.
Name: Ticket Summariser Base model: qwen2.5:7b
System prompt:
Summarise the conversation pasted by the user in 5 bullet points:
problem, what was tried, current status, next step, customer mood.對於必須嚴格依據事實回答的助手，可以在高階引數中調低溫度（例如 0.3）。共享之前，請用真實案例逐一測試每個助手。
步驟 5：共享公司知識庫
在 Workspace > Knowledge（工作空間 > 知識庫）中建立“產品 FAQ”“客服流程”等知識庫並上傳文件。把知識庫關聯到某個助手後，與該助手的每次對話都能引用這些文件；也可以在對話中輸入 #，為單個問題臨時選擇某個知識庫或網頁。請保持知識庫內容最新：價格或流程變更時，及時刪除過期檔案。如果需要更嚴格的文件問答方案，請參閱使用 AnythingLLM 搭建私有 RAG 知識庫問答機器人。
步驟 6：建立提示詞庫
在 Workspace > Prompts（工作空間 > 提示詞）中，把團隊反覆輸入的指令儲存下來，併為每條指令設定一個簡短的命令。在任意對話中輸入 / 即可列出這些提示詞。例如：
Command: /seo-title
Content:
Write 5 product titles for the product below. Each title must be under
120 characters, put the main keyword first and make no exaggerated claims.
Command: /polite
Content:
Rewrite the text below so it sounds friendly and professional.
Keep the meaning and all facts unchanged.步驟 7：員工日常使用技巧
- 輸入
@可以把下一條回答交給另一個助手，無需離開當前對話。 - 輸入
#可以引用知識庫或網址，輸入/可以插入已儲存的提示詞。 - 在對話中上傳檔案，即可只針對該文件提問。
- 在對話頂部同時選擇兩個模型，可以並排對比它們的回答。
- 不希望儲存到歷史記錄中的內容，請使用臨時對話。
步驟 8：備份與升級
所有使用者、對話、助手、提示詞和上傳的檔案都儲存在名為 open-webui 的 Docker 卷中。每次升級前都要先備份：
# Back up the whole Open WebUI data volume
mkdir -p /root/backup
docker run --rm -v open-webui:/data -v /root/backup:/backup alpine \
tar czf /backup/open-webui-$(date +%F).tar.gz -C /data .
# Update to the latest version (the data stays in the volume)
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
docker stop open-webui && docker rm open-webui
# then start it again with the same "docker run" command you used to install it常見問題
最多能支援多少人同時使用？
Open WebUI 本身非常輕量，瓶頸在於模型生成文本的速度。在 CPU 伺服器上，回答基本是一個接一個依次生成的，高峰期就需要排隊等待。可以用較小的模型處理簡單任務，讓最常用的模型常駐記憶體，或者按照下一個問題的方法接入雲端模型來分擔高負載。
能否在本地模型之外再接入雲端模型？
可以。在 Admin Panel > Settings > Connections（管理員面板 > 設定 > 外部連線）中填寫 API 地址和金鑰，即可新增任意相容 OpenAI 的 API。請僅在服務商支援的地區、按其服務條款使用，並注意傳送給這些模型的提示詞會離開你的伺服器。
同事忘記密碼怎麼辦？
管理員可以在 Admin Panel > Users（管理員面板 > 使用者）中編輯該使用者並設定新密碼。
如果按以上步驟操作後問題仍未解決，請提交工單聯絡 IMIDC 7×24 技術支援，並附上伺服器 IP、Open WebUI 版本、docker logs open-webui 的輸出和完整報錯資訊，方便工程師快速定位。