你是否也有这样的烦恼：想要使用不同的AI助手，却要分别注册多个账号，在不同平台间来回切换？

随着AI大模型的普及，各种智能助手服务如雨后春笋般涌现。Claude、Grok、DeepSeek、豆包、Kimi...每个都有各自的特点和优势，但分散使用既不方便，成本也高。

其实，大多数这些AI服务都提供了API（应用程序接口），这是一种允许我们直接调用AI核心能力的"后门"。

通过API，我们可以直接调用这些AI服务的核心能力，而不必受限于它们的官方界面。调用API有几个显著优势：

但对普通用户来说，直接调用API需要编程知识，门槛颇高。

今天老宁将为大家介绍一款非常强大的工具：OpenWebUI，这款强大的开源AI聊天前端可以帮你连接各种AI模型的API接口。

老宁曾长期使用 NextChat，但该项目目前已接近停更状态。虽然 NextChat 的部署过程非常简便，却存在不少问题：功能添加新模型的步骤复杂，用户分享机制过于基础，整体来看并无明显竞争优势。

综合使用场景和不同项目的优势来看，OpenWebUI 以其多用户管理和模型权限控制功能脱颖而出，下面一起来看看如何通过群晖部署。

对于在群晖NAS上部署OpenWebUI，我推荐使用docker-compose方式：

version: '3'services: open-webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main container_name: open-webui ports: - "3000:8080" volumes: - /volume1/test/open-webui/data:/app/backend/data restart: unless-stopped

首先在群晖【File Station】中创建open-webui/data文件夹，用于存储数据。

点击下一步后，等待拉取镜像启动项目。（镜像较大，所以速度较慢）

浏览器能成功访问http://[群晖IP]:3000，代表安装完成。

可以在外部链接中添加 OpenAI 的API地址。

回到对话界面，可以看到前面添加的模型。但由于 DeepSeek-R1 的思考响应数据和 OpenAI 的格式不一致，所以导致在对话时无法看到思考过程。

为了解决这个问题，我们需要添加一个数据处理函数。首先进入函数菜单，新增一个函数。

把原来的内容替换为下面的代码，保存即可。（名字任意）

class Filter: detect_reasoning_content = {} def stream(self, event: dict) -> dict: event_id = event.get("id") for choice in event.get("choices", []): delta = choice.get("delta") reasoning_value = delta.get("reasoning_content", "") if reasoning_value: if self.detect_reasoning_content.get(event_id, False): delta["content"] = reasoning_value else: self.detect_reasoning_content[event_id] = True delta["content"] = f"n{reasoning_value}" elif self.detect_reasoning_content.get(event_id, False): if event_id in self.detect_reasoning_content: del self.detect_reasoning_content[event_id] value = delta.get("content", "") delta["content"] = f"n{value}" return event

最后记得启用函数，并把全局开关打开。

现在对话就可以看到 DeepSeek 的思考过程了。

如果想要分享给家人朋友使用，可以在用户面板中进行用户和权限组的配置。

OpenWebUI 最实用的功能是可以根据具体模型为不同用户组设置访问权限。

普通用户组的只能访问32B模型。

至于其他的功能，由于篇幅限制就不在这里进行演示了，大家可以自行研究。

通过这篇教程，相信你已经明白如何搭建和配置自己的AI聊天平台。

OpenWebUI 的强大之处除了在于能够整合多种API服务之外，最重要的就是它支持多用户配置和权限管理，如果你想要分享给家人朋友使用，那么它会是你的首要选择。

最后提醒一点，使用第三方API时一定要注意保护好你的API密钥，避免被盗用造成不必要的费用损失。同时，定期检查API使用量，确保成本在可控范围内。

如果你在搭建过程中遇到任何问题，或者有使用心得想要分享，欢迎在评论区留言交流！

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