2025年好用的Github开源AI LLM大语言模型WebUI框架推荐（2025 最新）大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

导读

WebUI 框架的主要优点包括跨平台性强，可以在各种设备上运行；易于部署和更新，只需在服务器端修改；开发成本较低，使用通用前端技术；用户体验良好，可实现丰富的交互效果；硬件要求不高，普通设备即可访问；易于维护和扩展，方便添加新功能。

链接丨https://promptchoose.com/ai-tools/github-open-source-llm-webui-framework/

大型语言模型（LLM）已经成为了一股不可忽视的力量。从对话系统到文本生成，LLM 的应用场景日益广泛。而为了更好地利用这些强大的工具，开发者们需要一个易于使用的界面来与这些模型进行交互。今天，我们就为大家带来了几个热门且最新的 GitHub 开源 LLM 大语言模型WebUI框架项目推荐。这些项目不仅能够帮助你快速构建自己的应用，还能让你体验到最前沿的技术成果。

Open WebUI

Open WebUI 是一款用户友好且功能丰富的自托管 Web 界面，支持多种 LLM 运行器，包括 Ollama 及与 OpenAI 兼容的 API。这款工具因其简易的安装过程和支持多样的对话方式而受到了社区的喜爱。通过 Docker 或 Kubernetes 可以无缝部署，同时它还允许开发者自定义 OpenAI API URL，满足了不同应用场景下的需求。对于想要快速搭建 AI 项目的团队来说，Open WebUI无疑是一个极佳的选择。

Dify

Dify 是一个专注于创建可持续运营的原生 AI 应用的平台。它提供了可视化的编排环境，使得即使是非技术人员也能轻松上手。此外，Dify还可以作为后端即服务（Backend as a Service， BaaS）提供 API 接口，帮助企业快速集成 AI 能力。凭借其简洁直观的设计理念，Dify成为了许多初创企业和个人开发者的首选方案之一。

Chatbox

Chatbox是一款专为与多种人工智能语言模型（如ChatGPT、Claude、Google Gemini等）进行交互而设计。它支持Windows、Mac和Linux操作系统，提供了简便的安装包，无需复杂的设置即可快速上手。在这款应用中，用户的数据保留在本地，确保隐私不被侵犯。Chatbox提供了丰富的功能，如支持多种AI模型的无缝集成、使用DALL-E 3进行图像生成、强化的提示功能以获取更优质的响应、以及支持Markdown和LaTeX格式的消息生成。该应用还具有键盘快捷键、消息库和团队协作功能，极大地提升用户的工作效率。此外，Chatbox支持多种语言，旨在为全球用户提供便利和高效的AI助手体验。

Chatbot UI

Chatbot UI 是一个开源的 AI 聊天应用程序，旨在为所有人提供便捷的聊天机器人接口。用户可以通过简单的本地部署或使用官方托管版本，轻松实现与 AI 聊天机器人的互动。该项目使用现代技术栈，如 TypeScript 和 Supabase，为数据存储和用户体验提供安全、可靠的支持。新版 Chatbot UI 2.0 进行了多项功能增强，例如简化的部署流程和更好的移动设备兼容性，旨在提升用户的整体体验。通过 GitHub，开发者可以参与贡献或讨论该项目的未来发展。

LobeChat

Lobe Chat 是一个开源的现代 AI 聊天框架，旨在提供灵活且可扩展的对话界面。该平台支持多种 AI 模型提供商（如 OpenAI、Claude 3、Gemini 等），以及知识库功能（包括文件上传和知识管理），使用户能够在对话中高效管理和搜索信息。Lobe Chat 也具备多模态能力，支持视觉识别、文字转语音（TTS）和插件扩展，用户可利用简单的点击即可免费部署私人聊天应用。此外，它具有友好的用户界面和自定义主题，适应不同设备和使用场景，适合个人用户和开发者。

Streamlit

Streamlit是一个非常受欢迎的开源框架，它让数据应用的创建变得极为简单。通过复制粘贴Python代码，用户可以快速构建出数据驱动的Web应用，尤其对机器学习和大语言模型的展示非常有效。Streamlit支持多种数据可视化库，并且可以直接集成模型推理，用户界面友好，容易上手。如果你是开发者且需要快速展示算法结果，Streamlit无疑是一个很好的选择。

Anything LLM

Anything LLM是一个全栈应用程序,让用户可以轻松地将任何文档、资源转化为LLM可用的上下文进行智能对话。它的特色在于支持自定义AI Agent、多模态能力,以及简洁的拖拽式文档管理界面。项目提供了完整的开发者API,方便进行二次开发。在向量数据库方面支持LanceDB、Pinecone等主流选择,使用起来非常灵活。对于需要构建知识库问答系统的场景,它是一个非常好的选择。

Text Generation WebUI

Text Generation WebUI是一个基于Gradio构建的强大WebUI工具,专注于文本生成场景。它支持多种本地部署的开源模型,并提供了丰富的模型训练和参数调优功能。界面设计简洁直观,适合希望对模型进行深度定制的用户。它的一大特色是支持模型量化和优化,能让消费级显卡也能运行较大的语言模型。对于研究人员和开发者来说,这是一个非常实用的工具。

LangFlow

LangFlow是一个低代码平台,让用户可以通过拖拽方式可视化地构建AI应用流程。它与LangChain深度集成,能够轻松编排各类语言模型、向量存储、工具等组件。界面优雅直观,支持组件的导入导出和复用。对于想要快速搭建复杂AI应用流程又不想写大量代码的用户来说,这是一个理想的选择。

Chat UI

Chat UI是Hugging Face官方开源的对话界面框架,具有简洁优雅的设计风格。它支持同时与多个模型对话,并提供丰富的参数配置选项。界面完全支持定制,可以根据需要调整样式和功能。特别适合想要快速搭建模型演示界面的场景。项目持续活跃更新,是一个值得关注的选择。

FastGPT

FastGPT是一个开箱即用的智能对话系统,专注于知识库问答场景。它提供了完善的知识库管理功能,支持文档导入、检索增强等特性。界面设计现代简约,使用体验流畅。特别适合企业快速构建智能客服、知识问答等应用。项目有完善的中文文档支持,对中文用户非常友好。

ChatWeb

ChatWeb是一个轻量级的WebUI框架,采用Vue3开发,具有清新简约的界面风格。它的特色是部署非常简单,通过Docker可以一键完成。支持多用户管理和权限控制,适合团队协作场景。虽然功能相对基础,但胜在稳定可靠,是一个不错的入门选择。以上就是8个值得推荐的开源LLM WebUI框架。每个项目都有其独特的优势和适用场景,建议大家根据实际需求选择合适的方案。随着大语言模型技术的发展,相信会有更多优秀的开源项目涌现,为AI应用开发提供更好的支持。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！