Antarmuka Chat untuk Instans Ollama Lokal
Gambaran singkat tentang antarmuka pengguna (UI) paling menonjol untuk Ollama pada tahun 2025
Ollama yang dihosting secara lokal memungkinkan Anda menjalankan model bahasa besar di mesin Anda sendiri, tetapi menggunakan Ollama melalui baris perintah tidak ramah pengguna.
Berikut beberapa proyek open-source yang menyediakan antarmuka gaya ChatGPT yang menghubungkan ke Ollama lokal.
UI ini mendukung chat percakapan, sering kali dengan fitur seperti unggah dokumen untuk retrieval-augmented generation (RAG), dan berjalan sebagai aplikasi web atau desktop. Berikut adalah perbandingan opsi utama, diikuti oleh bagian terperinci tentang masing-masing.
Perbandingan UI yang Kompatibel dengan Ollama
| Alat UI | Platform | Dukungan Dokumen | Integrasi Ollama | Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|---|---|---|---|
| Page Assist | Ekstensi browser (Chrome, Firefox) | Ya – tambahkan file untuk analisis | Menghubungkan ke Ollama lokal melalui konfigurasi ekstensi | Chat di browser; manajemen model yang mudah dan integrasi konteks halaman web. | Hanya di browser; memerlukan instalasi/konfigurasi ekstensi. |
| Open WebUI | Aplikasi web (self-hosted; Docker/PWA) | Ya – RAG bawaan (unggah dokumen atau tambahkan ke perpustakaan) | Dukungan langsung API Ollama atau server bundel (konfigurasi URL dasar) | Fitur kaya (multi-LLM, offline, pembuatan gambar); ramah mobile (PWA). | Instalasi lebih berat (Docker/K8s); cakupan luas bisa terlalu berlebihan untuk penggunaan sederhana. |
| LobeChat | Aplikasi web (self-hosted; PWA support) | Ya – “Knowledge Base” dengan unggah file (PDF, gambar, dll.) | Mendukung Ollama sebagai salah satu backend AI (memerlukan mengaktifkan akses API Ollama) | UI ChatGPT-like yang elegan; chat suara, plugin, dan dukungan multi-model. | Setelan fitur yang kompleks; memerlukan konfigurasi lingkungan (misalnya, lintas asal untuk Ollama). |
| LibreChat | Aplikasi web (self-hosted; multi-user) | Ya – “Chat dengan File” menggunakan RAG (melalui embedding) | Kompatibel dengan Ollama dan banyak penyedia lain (dapat diubah per chat) | Antarmuka ChatGPT-style yang familiar; fitur kaya (agen, interpreter kode, dll.). | Instalasi/konfigurasi bisa terlibat; proyek besar mungkin terlalu banyak untuk penggunaan dasar. |
| AnythingLLM | Aplikasi desktop (Windows, Mac, Linux) atau web (Docker) | Ya – RAG bawaan: drag-and-drop dokumen (PDF, DOCX, dll.) dengan kutipan | Ollama didukung sebagai penyedia LLM (dihubungkan dalam konfigurasi atau lingkungan Docker) | UI all-in-one (ChatGPT pribadi dengan dokumen Anda); pembuat agen tanpa kode, dukungan multi-user. | Penggunaan sumber daya lebih tinggi (basis data embedding, dll.); aplikasi desktop kurang memiliki beberapa fitur multi-user. |
| Chat-with-Notes | Aplikasi web (server Flask ringan) | Ya – unggah file teks/PDF dan chat dengan kontennya | Menggunakan Ollama untuk semua jawaban AI (memerlukan Ollama berjalan secara lokal) | Setup sangat sederhana dan antarmuka fokus pada Q&A dokumen; data tetap lokal. | UI dan fungsi dasar; single-user, satu dokumen sekaligus (tidak ada fitur canggih). |
Setiap alat ini dikelola secara aktif dan open-source. Selanjutnya, kita akan melihat detail masing-masing opsi, termasuk cara mereka bekerja dengan Ollama, fitur menonjol, dan trade-off.
Page Assist (Ekstensi Browser)
Page Assist adalah ekstensi browser open-source yang membawa chat LLM lokal ke browser Anda. Ia mendukung browser berbasis Chromium dan Firefox, menawarkan sidebar atau tab seperti ChatGPT di mana Anda dapat berbicara dengan model. Page Assist dapat terhubung ke Ollama yang berjalan lokal sebagai penyedia AI, atau backend lokal lainnya melalui pengaturannya. Secara menonjol, ia memungkinkan Anda menambahkan file (misalnya PDF atau teks) untuk dianalisis oleh AI dalam chat, memungkinkan workflow RAG dasar. Anda bahkan dapat meminta bantuan konten halaman web saat ini atau melakukan pencarian web untuk informasi.
Setup sangat sederhana: instal ekstensi dari Chrome Web Store atau Firefox Add-ons, pastikan Ollama berjalan, dan pilih Ollama sebagai penyedia AI lokal dalam pengaturan Page Assist. Antarmuka mencakup fitur seperti riwayat chat, pemilihan model, dan URL yang dapat dibagikan untuk hasil chat Anda. Antarmuka web juga tersedia melalui pintasan keyboard jika Anda lebih suka pengalaman chat penuh.
Kelebihan: Page Assist ringan dan nyaman – karena berada di browser, tidak ada server terpisah yang harus dijalankan. Ini sangat bagus untuk konteks browsing (Anda dapat membukanya di halaman web mana pun) dan mendukung integrasi pencarian internet dan lampiran file untuk memperkaya percakapan. Ia juga menyediakan fitur bermanfaat seperti pintasan keyboard untuk chat baru dan menampilkan sidebar.
Kekurangan: Sebagai ekstensi, ia terbatas pada lingkungan browser. UI lebih sederhana dan kurang fitur dibandingkan aplikasi chat mandiri penuh. Misalnya, manajemen multi-pengguna atau plugin agen canggih tidak dalam cakupan. Selain itu, setup awal mungkin memerlukan membangun/mengunggah ekstensi jika versi yang dikemas tidak tersedia untuk browser Anda (proyek menyediakan instruksi pembuatan menggunakan Bun atau npm). Secara keseluruhan, Page Assist terbaik untuk penggunaan individu ketika Anda ingin akses cepat ke chat berbasis Ollama saat browsing web, dengan kemampuan RAG moderat.
Open WebUI (Aplikasi Web Self-Hosted)
Antarmuka pengaturan Open WebUI, menunjukkan koneksi Ollama yang dikonfigurasi (URL dasar diatur ke API Ollama lokal). UI termasuk bagian Dokumen, memungkinkan workflow RAG.
Open WebUI adalah antarmuka chat umum yang kuat, awalnya dibuat untuk bekerja dengan Ollama, dan sekarang diperluas untuk mendukung berbagai backend LLM. Ia berjalan sebagai aplikasi web self-hosted dan biasanya dideploy melalui Docker atau Kubernetes untuk kemudahan setup. Setelah berjalan, Anda mengaksesnya melalui browser (dengan dukungan menginstalnya sebagai Progressive Web App di perangkat mobile).
Open WebUI menawarkan antarmuka chat lengkap dengan dukungan multi-pengguna, manajemen model, dan fitur ekstensif. Secara kritis, ia memiliki kemampuan RAG bawaan – Anda dapat mengunggah atau mengimpor dokumen ke perpustakaan dokumen dan kemudian bertanya dengan peningkatan pencarian. Antarmuka memungkinkan memuat dokumen langsung ke sesi chat atau mempertahankan perpustakaan pengetahuan yang berkelanjutan. Ia bahkan mendukung melakukan pencarian web dan menyisipkan hasil ke dalam percakapan untuk informasi terkini.
Integrasi Ollama: Open WebUI terhubung ke Ollama melalui API-nya. Anda dapat menjalankan kontainer Docker Open WebUI bersama dengan server Ollama dan mengatur variabel lingkungan untuk menunjuk ke URL Ollama, atau menggunakan gambar Docker khusus yang mengemas Ollama dengan UI web. Dalam praktiknya, setelah meluncurkan kontainer, Anda akan mengunjungi Open WebUI di browser Anda dan melihat “Server connection verified” jika dikonfigurasi dengan benar (seperti yang ditunjukkan dalam gambar di atas). Ini berarti UI siap digunakan untuk model Ollama lokal Anda dalam chat. Open WebUI juga mendukung endpoint yang kompatibel dengan API OpenAI, sehingga dapat berinteraksi dengan LM Studio, OpenRouter, dll., selain Ollama.
Kelebihan: Solusi ini adalah salah satu UI paling kaya fitur dan fleksibel. Ia mendukung model multi-simultan dan thread percakapan, karakter kustom atau prompt sistem, pembuatan gambar, dan lainnya. Implementasi RAG sangat kuat – Anda mendapatkan UI penuh untuk mengelola dokumen dan bahkan mengkonfigurasi mana penyimpanan vektor atau layanan pencarian yang digunakan untuk pencarian. Open WebUI juga dikembangkan secara aktif (dengan komunitas yang luas, seperti yang ditunjukkan oleh jumlah bintang tinggi di GitHub) dan dirancang untuk ekstensibilitas dan skalabilitas. Ini adalah pilihan yang baik jika Anda ingin UI chat all-in-one yang komprehensif untuk model lokal, terutama dalam skenario dengan multi-pengguna atau penggunaan kompleks.
Kekurangan: Dengan kekuatan besar datang kompleksitas yang lebih besar. Open WebUI bisa terlalu berlebihan untuk penggunaan pribadi sederhana – mendeploy kontainer Docker dan mengelola konfigurasi mungkin menakutkan jika Anda tidak familiar. Ia mengonsumsi lebih banyak sumber daya dibandingkan aplikasi ringan, karena menjalankan server web, database opsional untuk riwayat chat, dll. Selain itu, fitur seperti kontrol akses berbasis peran dan manajemen pengguna, meskipun berguna, menunjukkan bahwa ini dirancang untuk setup server – satu pengguna di PC rumah mungkin tidak membutuhkan semua itu. Singkatnya, setup lebih berat dan antarmuka mungkin terasa kompleks jika Anda hanya membutuhkan clone ChatGPT dasar. Namun, untuk mereka yang membutuhkan cakupan fitur ini (atau ingin dengan mudah beralih antara Ollama dan penyedia model lain dalam satu UI), Open WebUI adalah pesaing teratas.
LobeChat (Framework ChatGPT-Like dengan Plugin)
Banner antarmuka LobeChat menunjukkan “Ollama Supported” dan beberapa model lokal. LobeChat memungkinkan Anda mendeploy aplikasi web ChatGPT-style yang elegan menggunakan Ollama atau penyedia lain, dengan fitur seperti input suara dan plugin.
LobeChat adalah framework chat open-source yang menekankan pengalaman pengguna yang rapi dan fleksibilitas. Ini adalah aplikasi web ChatGPT-like yang dapat Anda self-host, dengan dukungan untuk berbagai penyedia AI – dari OpenAI dan Anthropic hingga model open-source melalui Ollama. LobeChat dirancang dengan privasi dalam pikiran (Anda menjalankannya sendiri) dan memiliki antarmuka modern yang mencakup kemudahan seperti memori percakapan, mode percakapan suara, dan bahkan pembuatan gambar melalui plugin.
Salah satu fitur kunci LobeChat adalah kemampuan Knowledge Base-nya. Anda dapat mengunggah dokumen (dalam format seperti PDF, gambar, audio, video) dan membuat perpustakaan pengetahuan yang dapat digunakan selama chat. Ini berarti Anda dapat bertanya tentang konten file Anda – workflow RAG yang didukung LobeChat secara bawaan. UI menyediakan manajemen file/perpustakaan pengetahuan ini dan memungkinkan mengaktifkan penggunaannya dalam percakapan, memberikan pengalaman Q&A yang lebih kaya di luar LLM dasar.
Untuk menggunakan LobeChat dengan Ollama, Anda akan mendeploy aplikasi LobeChat (misalnya, melalui gambar Docker yang disediakan atau skrip) dan mengkonfigurasi Ollama sebagai backend. LobeChat mengenali Ollama sebagai penyedia kelas satu – bahkan menawarkan skrip deployment satu klik melalui browser Pinokio AI jika Anda menggunakan itu. Dalam praktiknya, Anda mungkin perlu menyesuaikan pengaturan Ollama (seperti mengaktifkan CORS sesuai dengan dokumentasi LobeChat) agar antarmuka web LobeChat dapat mengakses API HTTP Ollama. Setelah dikonfigurasi, Anda dapat memilih model yang dihosting Ollama dalam UI LobeChat dan berbicara dengannya, termasuk mempertanyakan dokumen yang diunggah Anda.
Kelebihan: UI LobeChat sering dipuji karena bersih dan ramah pengguna, sangat mirip dengan tampilan dan perasaan ChatGPT (yang dapat memudahkan adopsi). Ia menambahkan nilai dengan fitur seperti input/output suara untuk percakapan lisan dan sistem plugin untuk memperluas fungsi (mirip dengan plugin ChatGPT, memungkinkan hal seperti browsing web atau pembuatan gambar). Dukungan multi-model berarti Anda dapat dengan mudah beralih antara, misalnya, model lokal Ollama dan model API OpenAI dalam antarmuka yang sama. Ia juga mendukung instalasi sebagai PWA yang ramah mobile, sehingga Anda dapat mengakses chat lokal Anda di mana saja.
Kekurangan: Mengatur LobeChat bisa lebih kompleks dibandingkan beberapa alternatif. Ini adalah aplikasi full-stack (sering dijalankan dengan Docker Compose), sehingga ada sedikit overhead. Secara khusus, mengatur integrasi Ollama memerlukan mengaktifkan permintaan lintas asal di sisi Ollama dan memastikan port sejalan – tugas satu kali, tetapi teknis. Selain itu, meskipun LobeChat sangat kuat, tidak semua fitur mungkin diperlukan oleh setiap pengguna; misalnya, jika Anda tidak membutuhkan dukungan multi-penyedia atau plugin, antarmuka mungkin terasa berlebihan dibandingkan alat minimal. Akhirnya, beberapa fitur canggih seperti deploy satu klik mengasumsikan lingkungan tertentu (browser Pinokio atau Vercel), yang mungkin atau mungkin tidak Anda gunakan. Secara keseluruhan, LobeChat ideal jika Anda ingin alternatif ChatGPT yang penuh fitur yang berjalan lokal dengan Ollama, dan Anda tidak keberatan sedikit konfigurasi awal untuk sampai ke sana.
LibreChat (Clone ChatGPT dengan Dukungan Multi-Penyedia)
LibreChat (dulunya dikenal sebagai ChatGPT-Clone atau UI) adalah proyek open-source yang bertujuan mereplikasi dan memperluas antarmuka dan fungsi ChatGPT. Ia dapat dideploy secara lokal (atau di server Anda sendiri) dan mendukung berbagai backend AI – termasuk model open-source melalui Ollama. Secara esensial, LibreChat menyediakan pengalaman chat yang familiar (antarmuka dialog dengan riwayat, pesan pengguna dan asisten) sementara memungkinkan Anda menghubungkan penyedia model berbeda di backend.
LibreChat mendukung interaksi dokumen dan RAG melalui add-on yang disebut RAG API dan layanan embedding. Dalam antarmuka, Anda dapat menggunakan fitur seperti “Chat dengan File”, yang memungkinkan Anda mengunggah dokumen dan kemudian bertanya tentangnya. Di bawahnya, ini menggunakan embedding dan basis data vektor untuk mengambil konteks relevan dari file Anda. Ini berarti Anda dapat mencapai efek serupa ChatGPT + pengetahuan kustom, semua secara lokal. Proyek bahkan menyediakan repo terpisah untuk layanan RAG jika Anda ingin self-hosting itu.
Menggunakan LibreChat dengan Ollama biasanya melibatkan menjalankan server LibreChat (misalnya melalui Node/Docker) dan memastikan ia dapat mengakses layanan Ollama. LibreChat memiliki pengaturan “Endpoint Kustom” di mana Anda dapat memasukkan URL API yang kompatibel dengan OpenAI. Karena Ollama dapat mengekspos API lokal yang kompatibel dengan OpenAI, LibreChat dapat diarahkan ke http://localhost:11434 (atau di mana pun Ollama mendengarkan). Faktanya, LibreChat secara eksplisit menyebutkan Ollama di antara penyedia AI yang didukungnya – bersama dengan yang lain seperti OpenAI, Cohere, dll. Setelah dikonfigurasi, Anda dapat memilih model (model Ollama) dalam dropdown dan berchat. LibreChat juga memungkinkan beralih model atau penyedia bahkan di tengah percakapan dan mendukung beberapa preset chat/konteks.
Kelebihan: Keuntungan utama LibreChat adalah kumpulan fitur kaya yang dibangun sekitar pengalaman chat. Ia mencakup hal-hal seperti cabang percakapan, pencarian pesan, dukungan Code Interpreter bawaan (eksekusi kode yang aman dalam sandbox), dan integrasi alat/agen. Secara esensial, ini adalah ChatGPT++, dengan kemampuan mengintegrasikan model lokal. Untuk seseorang yang menyukai UI ChatGPT, LibreChat akan terasa sangat familiar dan memerlukan kurva pembelajaran yang kecil. Proyek aktif dan didorong komunitas (seperti yang dibuktikan oleh pembaruan dan diskusi yang sering), dan sangat fleksibel: Anda dapat terhubung ke berbagai jenis endpoint LLM atau bahkan menjalankannya multi-pengguna dengan otentikasi untuk pengaturan tim.
Kekurangan: Dengan banyak fiturnya, LibreChat bisa lebih berat untuk dijalankan. Instalasi mungkin melibatkan mengatur database untuk menyimpan chat dan mengkonfigurasi variabel lingkungan untuk berbagai API. Jika Anda mengaktifkan semua komponen (RAG, agen, pembuatan gambar, dll.), ini adalah stack yang cukup kompleks. Untuk satu pengguna yang hanya membutuhkan chat dasar dengan satu model lokal, LibreChat bisa terlalu banyak. Selain itu, UI, meskipun familiar, tidak sangat spesialis untuk QA dokumen – ia melakukan pekerjaan tetapi kurang memiliki antarmuka “perpustakaan dokumen” yang khusus (unggah biasanya dilakukan dalam chat atau melalui API). Singkatnya, LibreChat bercahaya ketika Anda ingin lingkungan ChatGPT-like penuh dengan berbagai fitur yang berjalan lokal, tetapi solusi yang lebih sederhana mungkin cukup untuk penggunaan yang sangat fokus.
AnythingLLM (Aplikasi Desktop atau Server All-in-One)
AnythingLLM adalah aplikasi AI all-in-one yang menekankan RAG dan kemudahan penggunaan. Ia memungkinkan Anda “chat dengan dokumen Anda” menggunakan LLM open-source atau bahkan model OpenAI, semua melalui satu antarmuka yang terpadu. Secara menonjol, AnythingLLM tersedia sebagai aplikasi desktop cross-platform (untuk Windows, Mac, Linux) dan sebagai server self-hosted (melalui Docker). Fleksibilitas ini berarti Anda dapat menjalankannya seperti aplikasi normal di PC Anda, atau mendeploynya untuk multi-pengguna di server.
Pengelolaan dokumen adalah inti dari AnythingLLM. Anda dapat menyeret dan melepaskan dokumen (PDF, TXT, DOCX, dll.) ke dalam aplikasi, dan ia akan secara otomatis mengindeksnya ke dalam basis data vektor (ia datang dengan LanceDB secara default). Dalam antarmuka chat, ketika Anda bertanya, ia akan mengambil bagian relevan dari dokumen Anda dan memberikan jawaban yang dikutip, sehingga Anda tahu dari mana informasi tersebut berasal. Secara esensial, ia membangun basis pengetahuan pribadi untuk Anda dan memungkinkan LLM menggunakan sebagai konteks. Anda dapat mengorganisasi dokumen ke dalam “workspace” (misalnya, satu workspace per proyek atau topik), memisahkan konteks sesuai kebutuhan.
Menggunakan Ollama dengan AnythingLLM sangat sederhana. Dalam konfigurasi, Anda memilih Ollama sebagai penyedia LLM. Jika berjalan melalui Docker, Anda mengatur variabel lingkungan seperti LLM_PROVIDER=ollama dan memberikan OLLAMA_BASE_PATH (URL ke instance Ollama Anda). Server AnythingLLM akan kemudian mengirim semua query model ke API Ollama. Ollama didukung secara resmi, dan dokumentasi menyebutkan Anda dapat memanfaatkannya untuk menjalankan berbagai model open (seperti Llama 2, Mistral, dll.) secara lokal. Faktanya, pengembang menekankan bahwa menggabungkan AnythingLLM dengan Ollama memungkinkan kemampuan RAG offline yang kuat: Ollama menangani inferensi model, dan AnythingLLM menangani embedding dan logika UI/agen.
Kelebihan: AnythingLLM menyediakan solusi komprehensif untuk Q&A pribadi dan chat. Kelebihan utama termasuk: setup mudah untuk RAG (pekerjaan berat dari embedding dan menyimpan vektor diotomatisasi), dukungan multi-dokumen dengan kutipan sumber yang jelas, dan fitur tambahan seperti AI Agents (ia memiliki pembuat agen tanpa kode di mana Anda dapat membuat alur kerja dan penggunaan alat kustom). Ia juga multi-pengguna secara default (terutama dalam mode server), dengan akun pengguna dan pengaturan izin jika diperlukan. Antarmuka dirancang untuk sederhana (kotak chat + sidebar dokumen/workspace) tetapi kuat di bawahnya. Untuk penggunaan pribadi, aplikasi desktop adalah plus besar – Anda mendapatkan aplikasi native tanpa perlu membuka browser atau menjalankan perintah, dan menyimpan data secara lokal defaultnya.
Kekurangan: Karena mengintegrasikan banyak komponen (API LLM, model embedding, basis data vektor, dll.), AnythingLLM bisa sangat memakan sumber daya. Ketika Anda mengimpor dokumen, mungkin memakan waktu dan memori untuk menghasilkan embedding (ia bahkan mendukung menggunakan Ollama itu sendiri atau model lokal untuk embedding dengan model seperti nomic-embed). Aplikasi desktop menyederhanakan penggunaan, tetapi jika Anda memiliki banyak dokumen atau file besar, harapkan pemrosesan berat di latar belakang. Batasan lain adalah pengguna lanjutan mungkin menemukannya kurang konfigurabel dibandingkan mengumpulkan stack mereka sendiri – misalnya, saat ini ia menggunakan LanceDB atau Chroma; jika Anda ingin penyimpanan vektor berbeda, Anda harus menyelam ke konfigurasi atau kode. Selain itu, meskipun multi-penyedia didukung, antarmukanya benar-benar dirancang untuk satu model sekaligus (Anda akan mengubah pengaturan penyedia global jika ingin menggunakan model berbeda). Secara ringkas, AnythingLLM adalah solusi out-of-the-box yang hebat untuk chat dokumen lokal, terutama dengan Ollama, tetapi ini adalah aplikasi yang lebih besar untuk dijalankan dibandingkan UI minimal.
Chat-with-Notes (Antarmuka Chat Dokumen Minimalis)
Chat-with-Notes adalah sebuah aplikasi minimalis yang dibuat khusus untuk berchat dengan file teks lokal menggunakan model yang dikelola oleh Ollama. Ini pada dasarnya adalah sebuah server web ringan berbasis Flask yang Anda jalankan di PC Anda, menyediakan halaman web sederhana di mana Anda dapat mengunggah dokumen dan memulai chat tentang dokumen tersebut. Tujuan dari proyek ini adalah kesederhanaan: tidak memiliki banyak fitur tambahan, tetapi melakukan pekerjaan inti menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen menggunakan LLM lokal.
Menggunakan Chat-with-Notes melibatkan pertama-tama memastikan bahwa instansi Ollama Anda sedang menjalankan model (misalnya, Anda mungkin memulai Ollama dengan perintah ollama run llama2 atau model lainnya). Setelah itu, Anda meluncurkan aplikasi Flask (python app.py) dan membuka situs web lokal. Antarmuka akan meminta Anda untuk mengunggah file (format yang didukung mencakup teks biasa, Markdown, file kode, HTML, JSON, dan PDF). Setelah diunggah, isi teks dari file akan ditampilkan, dan Anda dapat bertanya atau berchat dengan AI tentang isi tersebut. Percakapan terjadi dalam format gelembung chat biasa. Jika Anda mengunggah file baru di tengah percakapan, aplikasi akan menanyakan apakah Anda ingin memulai percakapan baru atau mempertahankan konteks percakapan saat ini dan hanya menambahkan informasi dari file baru. Dengan demikian, Anda dapat berbicara tentang beberapa file secara berurutan jika diperlukan. Ada juga tombol untuk mengosongkan chat atau mengekspor percakapan ke file teks.
Di balik layar, Chat-with-Notes memanggil API Ollama untuk menghasilkan respons. Ollama menangani inferensi model, dan Chat-with-Notes hanya menyediakan prompt (yang mencakup bagian relevan dari teks yang diunggah). Aplikasi ini tidak menggunakan database vektor; sebaliknya, ia hanya mengirimkan seluruh isi file (atau bagian-bagian dari file tersebut) beserta pertanyaan Anda ke model. Pendekatan ini bekerja paling baik untuk dokumen berukuran sedang yang cocok dengan jendela konteks model.
Kelebihan: Aplikasi ini sangat mudah diimplementasikan dan digunakan. Tidak ada konfigurasi kompleks – jika Anda memiliki Python dan Ollama yang sudah terinstal, Anda dapat menjalankannya dalam satu atau dua menit. Antarmuka bersih dan minimalis, fokus pada konten teks dan Q&A. Karena fokusnya sangat jelas, ini memastikan bahwa semua data tetap lokal dan hanya berada di memori (tidak ada panggilan eksternal selain ke Ollama di localhost). Ini adalah pilihan yang bagus jika Anda ingin berchat dengan file dan tidak memerlukan percakapan umum tanpa dokumen.
Kekurangan: Minimalisme Chat-with-Notes berarti aplikasi ini kekurangan banyak fitur yang ditemukan di UI lainnya. Misalnya, aplikasi ini tidak mendukung penggunaan beberapa model atau penyedia (dirancang hanya untuk Ollama), dan tidak mempertahankan perpustakaan dokumen jangka panjang – Anda mengunggah file sesuai kebutuhan per sesi, dan tidak ada indeks vektor yang bertahan lama. Skalabilitas ke dokumen besar mungkin sulit tanpa penyesuaian manual, karena mungkin mencoba memasukkan banyak teks ke dalam prompt. Selain itu, antarmuka, meskipun fungsional, tidak terlalu rapi (tidak ada mode gelap, tidak ada format teks kaya pada respons, dll.). Secara inti, alat ini ideal untuk analisis cepat dan satu kali terhadap file menggunakan model Ollama. Jika kebutuhan Anda berkembang (misalnya, banyak dokumen atau keinginan akan UI yang lebih menarik), Anda mungkin akan merasa Chat-with-Notes kurang memadai. Namun, sebagai titik awal atau solusi pribadi “tanyakan PDF saya” di atas Ollama, alat ini sangat efektif.
Kesimpulan
Setiap UI open-source ini dapat meningkatkan pengalaman Anda dengan model lokal Ollama dengan menyediakan antarmuka chat yang ramah pengguna dan kemampuan tambahan seperti menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen. Pilihan terbaik tergantung pada kebutuhan Anda dan tingkat kenyamanan teknis:
- Untuk pengaturan cepat dan penggunaan berbasis browser: Page Assist adalah pilihan yang bagus, terintegrasi langsung ke dalam browsing web Anda dengan sedikit gangguan.
- Untuk lingkungan aplikasi web lengkap: Open WebUI atau LibreChat menawarkan fitur yang luas dan fleksibilitas multi-model, cocok untuk pengguna tingkat lanjut atau pengaturan multi-pengguna.
- Untuk alternatif ChatGPT yang rapi dengan potensi plugin: LobeChat menawarkan keseimbangan yang baik antara kemudahan penggunaan dan fitur dalam paket self-hosted.
- Untuk interaksi berbasis dokumen: AnythingLLM menyediakan solusi all-in-one (terutama jika Anda menyukai aplikasi desktop), sedangkan Chat-with-Notes menawarkan pendekatan minimalis untuk Q&A satu dokumen.
Semua alat ini sedang dikembangkan secara aktif, jadi Anda juga dapat mengharapkan peningkatan dan dukungan komunitas. Dengan memilih salah satu UI ini, Anda akan dapat berchat dengan model-model lokal Ollama Anda secara nyaman – baik itu menganalisis dokumen, berkode dengan bantuan, atau hanya memiliki AI percakapan yang tersedia tanpa ketergantungan pada cloud. Setiap solusi di atas adalah open-source, jadi Anda dapat menyesuaikannya lebih lanjut sesuai kebutuhan Anda atau bahkan berkontribusi pada pengembangannya.
Selamat berchat dengan LLM lokal Anda!
