脱CLI！Open WebUIでローカルLLMをChatGPT化する方法
01. はじめに
Ollamaを使えばローカルLLMは簡単に動かせますが、ターミナルの黒い画面に向かって対話するのは、多くのユーザーにとって敷居が高いものです。また、「チャット履歴を残したい」「画像をアップロードしたい」「スマホから使いたい」といったニーズにCLIだけで応えるのは困難です。
そこで導入をお勧めするのが「Open WebUI」です。これは、Ollamaのフロントエンドとして動作するオープンソースのWebアプリで、見た目も操作感もChatGPTにそっくりなUIを提供してくれます。これさえあれば、自分だけの「プライベートChatGPT」が完成します。
02. Open WebUIとは
旧称 Ollama WebUI。非常にリッチな機能を持ち、ユーザー管理、RAG（ドキュメント検索）、音声入力、画像生成連携など、商用サービス顔負けの機能を備えています。
Ollamaとは独立したアプリケーションですが、Ollama APIと通信することで動作します。PCブラウザだけでなく、PWA対応によりスマホアプリのようにホーム画面に追加して使うことも可能です。
03. インストール手順 (Docker)
最も簡単かつ推奨される方法はDockerを使用することです。（※Ollamaが既にPC上で動いている前提です）
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main
このコマンドのポイントは --add-host=host.docker.internal:host-gateway です。これにより、コンテナ内のOpen
WebUIが、ホストOS上で動いているOllama（localhost:11434）にアクセスできるようになります。
起動後、ブラウザで http://localhost:3000 にアクセスし、管理アカウントを作成すれば準備完了です。
04. 主要機能の解説
Open WebUIには驚くべき機能が満載です。
モデル切り替え
画面上部のプルダウンから、Ollamaにインストールされているモデルを瞬時に切り替えられます。GPT-4o（APIキー設定が必要）とローカルLLMを併用することも可能です。
チャット履歴とタグ付け
過去の会話はサイドバーに自動保存され、検索やタグ付け、エクスポートが可能です。重要な会話を見失うことはありません。
Modelfileエディタ
GUI上でシステムプロンプトを設定し、簡単にカスタムモデルを作成・保存できます。CLIを叩く必要すらなくなります。
05. RAGや画像認識の活用
特に強力なのが「ドキュメント機能（RAG）」です。
チャット入力欄にある「＋」ボタンからPDFやテキストファイルをアップロードし、「#」でそのファイルを選択して質問すると、AIがファイルの中身を検索して回答してくれます。これがローカル環境だけで完結するため、社内規程や個人的な日記など、外部に出せないデータの分析に最適です。
また、LLaVAなどのマルチモーダルモデルを選択すれば、画像をアップロードして「この画像は何？」と聞くことも可能です。
06. まとめ
Open WebUIを導入することで、ローカルLLMは単なる実験ツールから「実用的なプロダクティビティ・ツール」へと進化します。
Open WebUI自体も頻繁にアップデートされているため、定期的に docker pull して最新版に更新することをお忘れなく。
次回は、モデルファイルを軽量化して低スペックPCでも快適に動かすための「量子化技術」について深掘り解説します。
コメント
コメントを投稿