Ollama와 함께 사용할 UI는 무엇인가요?

오픈 웹 UI는 로컬 호스트된 올라마와 자주 함께 사용됩니다.

로컬 올라마 인스턴스의 채팅 UI

2025년 올라마의 가장 두드러진 UI에 대한 간략한 개요

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로컬에서 호스팅된 Ollama는 대형 언어 모델을 자신의 컴퓨터에서 실행할 수 있게 해줍니다. 하지만 명령줄을 통해 사용하는 것은 사용자 친화적이지 않습니다. 다음은 로컬 Ollama에 연결되는 **ChatGPT 스타일의 인터페이스**를 제공하는 여러 오픈 소스 프로젝트입니다.

이 UIs는 대화형 채팅을 지원하며, 종종 **문서 업로드 기능(검색 증강 생성, RAG)**을 포함하고 웹 또는 데스크탑 애플리케이션으로 실행됩니다. 아래는 주요 옵션의 비교와 각 옵션에 대한 자세한 설명입니다.

Ollama 호환 UI 비교

UI 도구	플랫폼	문서 지원	Ollama 통합	강점	제한 사항
Page Assist	브라우저 확장 (Chrome, Firefox)	예 – 분석을 위해 파일을 추가	확장 구성 파일로 로컬 Ollama에 연결	브라우저 내 채팅; 모델 관리와 웹 페이지 문맥 통합이 용이.	브라우저 전용; 확장 설치/구성 필요.
Open WebUI	웹 앱 (셀프 호스팅; Docker/PWA)	예 – RAG 내장(문서 업로드 또는 라이브러리에 추가)	Ollama API 직접 지원 또는 번들 서버(기본 URL 구성)	기능이 풍부함(다중 LLM, 오프라인, 이미지 생성); 모바일 친화적(PWA).	설정은 무겁고(Docker/K8s); 넓은 범위는 간단한 사용에 과도할 수 있음.
LobeChat	웹 앱 (셀프 호스팅; PWA 지원)	예 – “지식 기반”으로 파일 업로드(PDF, 이미지 등.)	Ollama를 여러 AI 백엔드 중 하나로 지원(Ollama API 접근 활성화 필요)	세련된 ChatGPT 스타일 UI; 음성 채팅, 플러그인 및 다중 모델 지원.	복잡한 기능 세트; 환경 설정 필요(예: Ollama의 크로스 오리진).
LibreChat	웹 앱 (셀프 호스팅; 다중 사용자)	예 – “파일과 채팅” RAG를 통해(임베딩을 통한)	Ollama 및 많은 다른 제공업체와 호환(채팅별로 전환 가능)	익숙한 ChatGPT 스타일 인터페이스; 다양한 기능(에이전트, 코드 해석기 등.).	설치/구성이 복잡할 수 있음; 기본 사용을 위한 프로젝트가 너무 클 수 있음.
AnythingLLM	데스크탑 앱 (Windows, Mac, Linux) 또는 웹(Docker)	예 – RAG 내장: 드래그 앤 드롭 문서(PDF, DOCX 등.) 및 인용문 포함	Ollama를 LLM 제공업체로 지원(구성 파일 또는 Docker 환경에서 설정)	모든 기능을 한 곳에서 제공(개인 ChatGPT와 문서); 코드 없는 에이전트 빌더, 다중 사용자 지원.	리소스 사용량이 높음(임베딩 DB 등.); 데스크탑 앱은 일부 다중 사용자 기능이 부족함.
Chat-with-Notes	웹 앱 (경량 Flask 서버)	예 – 텍스트/PDF 파일을 업로드하고 내용과 채팅	Ollama를 모든 AI 답변에 사용(로컬에서 Ollama 실행 필요)	매우 간단한 설정 및 인터페이스, 문서 Q&A에 집중; 데이터는 로컬에 남음.	기본 UI와 기능; 단일 사용자, 한 번에 하나의 문서만(고급 기능 없음).

이 도구들은 모두 활발히 유지 관리되고 오픈 소스입니다. 다음으로 각 옵션의 세부 사항을 살펴보겠습니다. Ollama와의 호환성, 주목할 만한 기능 및 트레이드오프에 대해 설명합니다.

Page Assist (브라우저 확장)

Page Assist는 브라우저에 로컬 LLM 채팅 기능을 제공하는 오픈 소스 브라우저 확장입니다. Chromium 기반 브라우저와 Firefox를 지원하며, ChatGPT 스타일의 사이드바 또는 탭에서 모델과 대화할 수 있습니다. Page Assist는 로컬에서 실행 중인 Ollama를 AI 제공업체로 연결하거나 다른 로컬 백엔드를 설정 파일을 통해 연결할 수 있습니다. 특히, AI가 채팅 내에서 파일을 분석할 수 있도록 파일(예: PDF 또는 텍스트)을 추가할 수 있어 기본 RAG 워크플로를 가능하게 합니다. 현재 웹 페이지의 내용을 도와주거나 정보를 검색하는 데 사용할 수도 있습니다.

설정은 간단합니다: Chrome Web Store 또는 Firefox Add-ons에서 확장 프로그램을 설치하고, Ollama가 실행 중인지 확인한 후 Page Assist 설정에서 Ollama를 로컬 AI 제공업체로 선택합니다. 인터페이스에는 채팅 기록, 모델 선택 및 옵션으로 공유 가능한 URL을 위한 채팅 결과가 포함됩니다. 키보드 단축키를 통해 전체 탭 채팅 경험을 원할 경우 웹 UI도 사용할 수 있습니다.

강점: Page Assist는 가벼우며 편리합니다 – 브라우저에 있기 때문에 별도의 서버를 실행할 필요가 없습니다. 브라우징 컨텍스트에서 매우 유용하며(어디서나 웹 페이지를 열 수 있음) 인터넷 검색 통합 및 파일 첨부 기능을 지원하여 대화가 풍부해집니다. 키보드 단축키로 새로운 채팅을 시작하거나 사이드바를 전환하는 등의 편리한 기능도 제공합니다.

제한 사항: 확장 프로그램이기 때문에 브라우저 환경에 제한됩니다. UI는 더 간단하고 독립형 채팅 앱보다 기능이 적습니다. 예를 들어, 다중 사용자 관리나 고급 에이전트 플러그인은 범위 내에 없습니다. 또한 초기 설정에는 브라우저에 미리 패키징된 버전이 제공되지 않는 경우 확장 프로그램을 빌드/로드해야 할 수 있습니다(프로젝트는 Bun 또는 npm을 사용하여 빌드 지침을 제공합니다). 전반적으로 Page Assist는 웹 브라우징 중 Ollama 채팅에 빠르게 접근하고 싶을 때, 중간 정도의 RAG 기능을 원할 때 개인 사용에 가장 적합합니다.

Open WebUI (셀프 호스팅 웹 애플리케이션)

Open WebUI 인터페이스

Open WebUI의 설정 인터페이스는 Ollama 연결을 구성한 것을 보여줍니다(기본 URL은 로컬 Ollama API로 설정됨). UI에는 문서 섹션이 포함되어 RAG 워크플로를 가능하게 합니다.

**Open WebUI**는 Ollama와 함께 작동하도록 처음 만들어졌으며, 현재 다양한 LLM 백엔드를 지원하는 강력한 일반 목적 채팅 프론트엔드입니다. 셀프 호스팅 웹 애플리케이션으로 실행되며 일반적으로 Docker 또는 Kubernetes를 통해 쉽게 설정할 수 있습니다. 실행되면 브라우저를 통해 접근할 수 있으며(모바일 기기에서 Progressive Web App으로 설치하는 것도 지원됨).

Open WebUI는 다중 사용자 지원, 모델 관리 및 다양한 기능을 갖춘 완전한 채팅 인터페이스를 제공합니다. 특히 내장 RAG 기능을 갖추고 있습니다 – 문서를 업로드하거나 라이브러리에 가져올 수 있으며, 검색 증강으로 질문을 할 수 있습니다. 인터페이스는 문서를 채팅 세션에 직접 로드하거나 지속적인 지식 라이브러리를 유지하는 것을 허용합니다. 최신 정보를 얻기 위해 웹 검색을 수행하고 결과를 대화에 주입할 수도 있습니다.

Ollama 통합: Open WebUI는 API를 통해 Ollama에 연결됩니다. Open WebUI Docker 컨테이너와 Ollama 서버를 함께 실행하고 환경 변수를 설정하여 Ollama의 URL을 가리키거나, 웹 UI와 Ollama를 번들로 제공하는 특수 Docker 이미지를 사용할 수 있습니다. 실제로는 컨테이너를 시작한 후 브라우저에서 Open WebUI에 방문하면 올바르게 구성된 경우 “서버 연결 확인” 메시지를 볼 수 있습니다(위 이미지와 같이). 이는 UI가 로컬 Ollama 모델을 채팅에 사용하도록 준비되었음을 의미합니다. Open WebUI는 또한 OpenAI API 호환 엔드포인트를 지원하므로 LM Studio, OpenRouter 등에도 인터페이스를 제공할 수 있습니다.

강점: 이 솔루션은 가장 기능이 풍부하고 유연한 UI 중 하나입니다. 다중 동시에 모델 및 대화 스레드, 사용자 정의 “캐릭터” 또는 시스템 프롬프트, 이미지 생성 등을 지원합니다. RAG 구현은 강력합니다 – 문서를 관리하는 완전한 UI와 검색에 사용할 벡터 저장소나 검색 서비스를 구성할 수 있습니다. Open WebUI는 또한 활발히 개발되고(GitHub의 높은 별점으로 나타나는 광범위한 커뮤니티가 있음) 확장성과 스케일링을 위해 설계되었습니다. 로컬 모델에 대해 다중 사용자 또는 복잡한 시나리오에서 모든 기능을 갖춘 채팅 UI를 원할 때 좋은 선택입니다.

제한 사항: 강력한 기능은 더 많은 복잡성을 동반합니다. Open WebUI는 간단한 개인 사용에는 과도할 수 있습니다 – Docker 컨테이너 배포 및 구성 관리가 익숙하지 않다면 위협적일 수 있습니다. 경량 앱보다 더 많은 리소스를 소비하며, 웹 서버, 선택적인 채팅 기록 데이터베이스 등을 실행합니다. 또한 역할 기반 접근 제어와 사용자 관리 기능은 유용하지만 서버 설정을 위한 것임을 나타내며, 가정 PC의 단일 사용자는 모든 기능을 필요로 하지 않을 수 있습니다. 요약하자면 설정은 무겁고 기본 ChatGPT 클론이 필요한 경우 인터페이스가 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 Open WebUI는 기능의 폭을 원하거나 한 UI에서 Ollama와 다른 모델 제공업체를 쉽게 전환하고 싶다면 최상의 선택입니다.

LobeChat (ChatGPT 유사 프레임워크 및 플러그인)

LobeChat UI

LobeChat 인터페이스 배너는 “Ollama 지원”과 여러 로컬 모델을 보여줍니다. LobeChat은 Ollama 또는 다른 제공업체를 사용하여 ChatGPT 스타일의 웹 앱을 배포할 수 있게 해주는 오픈 소스 채팅 프레임워크입니다. 음성 입력 및 플러그인 기능이 포함되어 있습니다.

**LobeChat**은 정교한 사용자 경험과 유연성을 강조하는 오픈 소스 채팅 프레임워크입니다. 이는 OpenAI, Anthropic, Ollama를 통한 오픈 모델 등 여러 AI 제공업체를 지원하는 ChatGPT 유사 웹 애플리케이션을 자체 호스트할 수 있게 해줍니다. LobeChat은 사용자가 직접 실행하며 프라이버시를 고려하여 설계되었습니다. 대화 기억, 음성 대화 모드, 플러그인을 통한 텍스트-이미지 생성 등 현대적인 인터페이스와 편의 기능을 제공합니다.

LobeChat의 주요 기능 중 하나는 지식 기반입니다. PDF, 이미지, 오디오, 비디오 등의 형식으로 문서를 업로드하여 대화 중 참조할 수 있는 지식 기반을 만들 수 있습니다. 이는 RAG 워크플로우를 지원하며, LobeChat은 기본적으로 이를 제공합니다. UI는 이러한 파일/지식 기반의 관리를 허용하며, 대화에서 사용 여부를 전환할 수 있어 기본 LLM보다 더 풍부한 Q&A 경험을 제공합니다.

Ollama와 함께 LobeChat을 사용하는 방법은 LobeChat 앱을 배포(예: 제공된 Docker 이미지 또는 스크립트를 통해)하고 Ollama를 백엔드로 설정하는 것입니다. LobeChat은 Ollama를 일급 제공업체로 인식하며, Pinokio AI 브라우저를 사용하면 원클릭 배포 스크립트를 제공합니다. 실제로는 LobeChat의 웹 프론트엔드가 Ollama HTTP API에 접근할 수 있도록 Ollama 설정을 조정해야 할 수도 있습니다(예: CORS 활성화). 설정 후, LobeChat UI에서 Ollama 호스트 모델을 선택하고 대화할 수 있으며, 업로드한 문서에 대한 질의도 가능합니다.

장점: LobeChat의 UI는 깨끗하고 사용자 친화적으로 평가받으며, ChatGPT의 외관과 느낌을 잘 모방하여(채택이 용이) 가치를 더합니다. 음성 입력/출력 기능은 대화에 사용되며, 플러그인 시스템은 웹 브라우징이나 이미지 생성과 같은 기능을 확장할 수 있게 합니다(ChatGPT의 플러그인과 유사). 다중 모델 지원으로 Ollama 로컬 모델과 OpenAI API 모델을 동일한 인터페이스에서 쉽게 전환할 수 있습니다. 또한 모바일 친화적인 PWA로 설치할 수 있어 이동 중에도 로컬 채팅에 접근할 수 있습니다.

제한점: LobeChat의 설정은 일부 대안보다 복잡할 수 있습니다. 이는 풀스택 애플리케이션(일반적으로 Docker Compose로 실행)이기 때문에 오버헤드가 발생합니다. 특히, Ollama 통합을 구성하려면 Ollama 측에서 크로스-오리진 요청을 활성화하고 포트를 맞춰야 하는 기술적인 작업이 필요합니다(한 번의 작업이지만). 또한, LobeChat은 매우 강력한 도구이지만 모든 사용자가 모든 기능을 필요로 하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 다중 제공업체 지원이나 플러그인이 필요하지 않다면 인터페이스가 최소화된 도구에 비해 복잡하게 보일 수 있습니다. 마지막으로, 원클릭 배포 기능은 특정 환경(Pinokio 브라우저 또는 Vercel)을 가정하므로 사용하지 않을 수도 있습니다. 전반적으로 LobeChat은 Ollama과 함께 로컬에서 실행되는 완전 기능의 ChatGPT 대안을 원하는 경우, 초기 설정에 대한 부담이 없다면 이상적입니다.

LibreChat (ChatGPT 클론 및 다중 제공업체 지원)

LibreChat(이전에는 ChatGPT-Clone 또는 UI로 알려져 있음)는 ChatGPT 인터페이스와 기능을 복제하고 확장하려는 오픈 소스 프로젝트입니다. 로컬(또는 자체 서버)에서 배포할 수 있으며, Ollama를 통한 오픈 소스 모델을 포함한 다양한 AI 백엔드를 지원합니다. LibreChat은 대화 기록과 사용자 및 보조 메시지를 포함하는 대화 인터페이스를 제공하며, 다양한 모델 제공업체를 백엔드에 연결할 수 있게 합니다.

LibreChat는 RAG API와 임베딩 서비스를 통한 문서 상호작용 및 RAG를 지원합니다. 인터페이스에서 “파일과 채팅” 기능을 사용하여 문서를 업로드하고 질문할 수 있습니다. 내부적으로는 임베딩과 벡터 스토어를 사용하여 파일의 관련 컨텍스트를 가져옵니다. 이는 ChatGPT + 사용자 정의 지식과 유사한 효과를 로컬에서 달성할 수 있게 합니다. 프로젝트는 RAG 서비스를 자체 호스팅하려는 경우 별도의 리포지토리를 제공합니다.

Ollama와 함께 LibreChat을 사용하는 방법은 일반적으로 LibreChat 서버(예: Node/Docker)를 실행하고 Ollama 서비스에 도달할 수 있도록 하는 것입니다. LibreChat에는 “사용자 정의 엔드포인트” 설정이 있으며, OpenAI 호환 API URL을 입력할 수 있습니다. Ollama은 OpenAI 호환 로컬 API를 노출할 수 있으므로, LibreChat은 http://localhost:11434(또는 Ollama이 수신하는 위치)로 설정될 수 있습니다. 실제로 LibreChat은 Ollama을 지원하는 AI 제공업체 중 하나로 명시하고 있으며, OpenAI, Cohere 등 다른 제공업체와 함께 나열되어 있습니다. 설정이 완료되면 드롭다운에서 모델(Ollama의 모델)을 선택하여 대화할 수 있습니다. LibreChat은 대화 중에도 모델이나 제공업체를 전환할 수 있도록 지원하며, 여러 채팅 프리셋/컨텍스트를 지원합니다.

장점: LibreChat의 주요 장점은 채팅 경험을 중심으로 한 풍부한 기능 세트입니다. 대화 분기, 메시지 검색, 내장된 코드 인터프리터(안전한 샌드박스 코드 실행) 지원, 도구/에이전트 통합 등이 포함됩니다. 이는 ChatGPT++로, 로컬 모델을 통합할 수 있는 기능입니다. ChatGPT의 UI를 선호하는 사용자에게 LibreChat은 매우 익숙하며 학습 곡선이 거의 없습니다. 프로젝트는 활발하고 커뮤니티 주도(자주 업데이트와 토론으로 증명됨)이며 매우 유연합니다: 다양한 LLM 엔드포인트에 연결하거나 팀 설정에서 다중 사용자로 실행할 수 있습니다.

제한점: 많은 기능을 제공하는 LibreChat은 실행이 더 무겁습니다. 설치에는 대화 저장을 위한 데이터베이스 설정과 다양한 API를 위한 환경 변수 구성 등이 포함될 수 있습니다. 모든 구성 요소(RAG, 에이전트, 이미지 생성 등)를 활성화하면 상당히 복잡한 스택이 됩니다. 기본 채팅과 하나의 로컬 모델만 필요한 단일 사용자에게 LibreChat은 과도할 수 있습니다. 또한, UI는 익숙하지만 문서 QA에 특화되어 있지 않습니다(업로드는 일반적으로 대화 내 또는 API를 통해 수행됨). 요약하자면, LibreChat은 다양한 기능이 포함된 완전한 ChatGPT 유사 환경을 로컬에서 실행하려는 경우 빛을 발하지만, 좁은 사용 사례에는 더 간단한 솔루션이 충분할 수 있습니다.

AnythingLLM (올인원 데스크탑 또는 서버 앱)

**AnythingLLM**은 RAG와 사용 편의성을 강조하는 올인원 AI 애플리케이션입니다. 오픈 소스 LLM 또는 OpenAI 모델을 사용하여 문서와 채팅할 수 있는 단일 통합 인터페이스를 제공합니다. AnythingLLM은 크로스 플랫폼 데스크탑 앱(Windows, Mac, Linux용) 및 자체 호스트 웹 서버(Docker를 통해)로 제공됩니다. 이 유연성은 PC에서 일반 애플리케이션처럼 실행하거나 여러 사용자를 위한 서버에 배포할 수 있게 합니다.

문서 처리는 AnythingLLM의 핵심입니다. PDF, TXT, DOCX 등 문서를 앱에 드래그 앤 드롭하면 자동으로 벡터 데이터베이스(LanceDB가 기본값)에 인덱싱됩니다. 채팅 인터페이스를 통해 질문을 하면 문서에서 관련 부분을 검색하여 출처를 명시한 답변을 제공합니다. 즉, 개인 지식 기반을 구축하고 LLM이 이를 컨텍스트로 사용할 수 있게 합니다. 문서를 “워크스페이스"에 조직화할 수 있어(예: 프로젝트 또는 주제별 워크스페이스) 필요에 따라 컨텍스트를 분리할 수 있습니다.

Ollama와 함께 AnythingLLM을 사용하는 방법은 구성에서 Ollama를 LLM 제공업체로 선택하는 것입니다. Docker를 통해 실행 중인 경우, LLM_PROVIDER=ollama와 같은 환경 변수를 설정하고 OLLAMA_BASE_PATH(Ollama 인스턴스의 URL)를 제공합니다. AnythingLLM 서버는 모든 모델 쿼리를 Ollama API로 보냅니다. Ollama은 공식적으로 지원되며, 문서에 따르면 다양한 오픈 모델(Llama 2, Mistral 등)을 로컬에서 실행할 수 있습니다. 실제로 개발자는 AnythingLLM과 Ollama을 결합하면 강력한 오프라인 RAG 기능을 해제할 수 있다고 강조합니다: Ollama이 모델 추론을 처리하고 AnythingLLM이 임베딩 및 UI/에이전트 논리를 처리합니다.

장점: AnythingLLM은 개인 Q&A 및 채팅을 위한 종합 솔루션을 제공합니다. 주요 장점에는 RAG의 쉬운 설정(임베딩과 벡터 저장의 무거운 작업이 자동화됨), 다중 문서 지원으로 출처가 명확하게 인용되는 기능, 추가 기능인 AI 에이전트(코드 없이 사용자 정의 워크플로우와 도구 사용을 만들 수 있는 에이전트 빌더)가 포함됩니다. 또한 기본적으로 다중 사용자를 지원(특히 서버 모드)하며, 필요에 따라 사용자 계정과 권한 부여가 가능합니다. 인터페이스는 간단하게 설계되었지만(채팅 상자와 문서/워크스페이스 사이드바) 내부적으로 강력합니다. 개인 사용을 위한 데스크탑 앱은 큰 장점입니다: 브라우저를 열거나 명령어를 실행할 필요 없이 네이티브 느낌의 앱을 얻고, 기본적으로 로컬에 데이터를 저장합니다.

제한점: LLM API, 임베딩 모델, 벡터 DB 등 여러 구성 요소를 통합하기 때문에 AnythingLLM은 리소스 집약적일 수 있습니다. 문서를 가져올 때 임베딩을 생성하는 데 시간이 걸리고 메모리가 필요할 수 있으며(Ollama 자체 또는 nomic-embed와 같은 로컬 모델을 사용하여 임베딩을 지원합니다). 데스크탑 앱은 사용을 단순화하지만, 많은 문서나 매우 큰 파일이 있는 경우 배경에서 상당한 처리를 기대해야 합니다. 또 다른 제한점은 고급 사용자가 자신의 스택을 조립하는 것보다 덜 구성 가능할 수 있다는 점입니다: 현재 LanceDB 또는 Chroma를 사용하고 있으며, 다른 벡터 저장소를 원하면 설정이나 코드에 깊이 들어가야 할 것입니다. 또한 다중 제공업체는 지원되지만 인터페이스는 한 번에 하나의 모델에 맞춰져 있습니다(다른 모델을 사용하려면 전역 제공업체 설정을 전환해야 합니다). 요약하자면, AnythingLLM은 특히 Ollama과 함께 로컬 문서 채팅을 위한 완전 기능의 솔루션으로 우수하지만, 최소화된 UI와 비교했을 때 더 큰 애플리케이션입니다.

Chat-with-Notes (최소한의 문서 채팅 UI)

Chat-with-Notes는 Ollama 관리 모델을 사용하여 로컬 텍스트 파일과 채팅할 수 있는 최소주의 애플리케이션입니다. 기본적으로 가벼운 Flask 웹 서버로, PC에서 실행하여 문서를 업로드하고 그 내용에 대해 채팅할 수 있는 간단한 웹 페이지를 제공합니다. 이 프로젝트의 목표는 단순함입니다: 많은 부가 기능은 없지만, 로컬 LLM을 사용하여 문서-질문 답변의 핵심 기능을 수행합니다.

Chat-with-Notes를 사용하는 방법은 먼저 Ollama 인스턴스가 모델을 실행하고 있는지 확인하는 것입니다 (예: ollama run llama2 또는 다른 모델로 Ollama를 시작할 수 있습니다). 그런 다음 Flask 앱을 실행 (python app.py)하고 로컬 웹사이트를 엽니다. UI는 파일을 업로드하라는 메시지를 표시합니다 (지원되는 형식에는 일반 텍스트, Markdown, 코드 파일, HTML, JSON 및 PDF가 포함됩니다). 업로드한 후 파일의 텍스트 내용이 표시되고, 그 내용을 바탕으로 질문을 하거나 AI와 채팅할 수 있습니다. 대화는 일반적인 채팅 버블 형식으로 이루어집니다. 대화 중간에 새로운 파일을 업로드하면 앱은 새 채팅을 시작하려면 할지 아니면 현재 채팅 맥락을 유지하고 새로운 파일 정보를 추가하려면지를 묻습니다. 이렇게 하면 필요에 따라 여러 파일에 대해 순차적으로 대화할 수 있습니다. 또한 채팅을 지우거나 대화를 텍스트 파일로 내보내는 버튼도 있습니다.

내부적으로 Chat-with-Notes는 Ollama API를 쿼리하여 응답을 생성합니다. Ollama가 모델 추론을 처리하고, Chat-with-Notes는 프로프트(업로드된 텍스트의 관련 부분을 포함)를 제공합니다. 벡터 데이터베이스를 사용하지 않고, 대신 전체 파일 내용(또는 그 일부)을 질문과 함께 모델에 보냅니다. 이 접근 방식은 모델의 컨텍스트 창에 맞게 적절하게 크기가 조정된 문서에 가장 잘 작동합니다.

장점: 앱은 배포 및 사용이 매우 간단합니다. 복잡한 구성 없이 Python과 Ollama가 설정되어 있으면 몇 분 내에 실행할 수 있습니다. 인터페이스는 깨끗하고 최소주의적이며, 텍스트 내용과 Q&A에 집중합니다. 모든 데이터는 로컬(외부 호출은 localhost에서 Ollama로만) 및 메모리 내에서 유지되므로 모든 데이터가 로컬에 남아있습니다. 문서와 대화하는 데 특화되어 있으며 일반 대화에는 문서가 필요하지 않은 경우에 적합합니다.

제한 사항: Chat-with-Notes의 최소주의는 다른 UI에서 찾을 수 있는 많은 기능을 결여하고 있습니다. 예를 들어, 여러 모델이나 제공업체를 사용하는 것을 지원하지 않으며(디자인상 Ollama 전용), 장기적인 문서 라이브러리를 유지하지 않습니다 - 세션별로 필요한 파일을 업로드하며, 지속적인 벡터 인덱스가 없습니다. 매우 큰 문서에 확장하는 것은 수동 조정 없이 어려울 수 있으며, 프로프트에 많은 텍스트를 포함하려고 할 수 있습니다. 또한 UI는 기능적이지만 다크 모드나 응답의 리치 텍스트 포맷팅과 같은 고급 기능이 없습니다. 요컨대, 이 도구는 Ollama 모델을 사용하여 파일에 대한 빠른 일회성 분석에 이상적입니다. 요구 사항이 증가하면(예: 많은 문서 또는 더 세련된 UI가 필요할 경우) Chat-with-Notes를 초과할 수 있습니다. 하지만 시작점이나 Ollama 기반의 개인 “내 PDF 질문하기” 솔루션으로 매우 효과적입니다.

결론

이러한 오픈 소스 UI 각각은 로컬 Ollama 모델을 사용한 경험을 향상시키며, 문서 질문-답변과 같은 추가 기능을 제공하는 사용자 친화적인 채팅 인터페이스를 제공합니다. 최선의 선택은 요구 사항과 기술적 편안함에 따라 다릅니다:

빠른 설정 및 브라우저 기반 사용: Page Assist는 웹 브라우징에 직접 통합되어 최소한의 번거로움으로 사용할 수 있는 좋은 선택입니다.
완전 기능 웹 앱 환경: Open WebUI 또는 LibreChat은 다양한 기능을 제공하며, 파워 유저나 다중 사용자 설정에 적합합니다.
플러그인 잠재력을 가진 세련된 ChatGPT 대안: LobeChat은 셀프 호스팅 패키지에서 사용성과 기능의 좋은 균형을 제공합니다.
문서 중심 상호작용: AnythingLLM은 모든 것을 한 번에 해결하는 솔루션(특히 데스크톱 앱을 선호하는 경우)을 제공하며, Chat-with-Notes는 단일 문서 Q&A를 위한 최소주의 접근 방식을 제공합니다.

이러한 도구들이 활발하게 유지되고 있으므로 향상과 커뮤니티 지원도 기대할 수 있습니다. 이러한 UI 중 하나를 선택하면 로컬 Ollama 호스팅 모델과 편리하게 채팅할 수 있습니다 - 문서 분석, 코딩 보조 또는 클라우드 의존성 없이 대화형 AI를 사용할 수 있습니다. 각 솔루션은 오픈 소스이므로 필요에 맞게 조정하거나 개발에 기여할 수도 있습니다.

로컬 LLM과 즐거운 채팅을 하세요!