Open WebUI: заметка или база знаний для своих документов?

Как выбрать между Notes и Knowledge?

Notes — редактируемый текст, живущий отдельно от переписки. Когда вы вручную прикрепляете заметку к обычному чату, её полный текст попадает в контекст разговора — то есть в объём текста, доступный модели для ответа. Это удобно, если все строки короткой памятки важны. Большая заметка может занять слишком много контекста и вытеснить предыдущие сообщения. s1

Knowledge — коллекция файлов. В режиме Focused Retrieval приложение ищет фрагменты по вопросу и передаёт их модели. Это удобнее для набора длинных документов, но поиск может пропустить нужное место. У Knowledge есть и режим Full Context, который подаёт весь текст: противопоставление «Notes всегда целиком, Knowledge всегда только поиск» неверно. Хранение базы на своём компьютере само по себе не доказывает, что извлечение текста, превращение его в поисковые векторы и модель ответа не используют внешних провайдеров. s2

Как проверить короткую заметку в обычном чате?

1. Откройте свой работающий Open WebUI. Создайте заметку через общий поиск Ctrl+K (на Mac — Cmd+K) → Create a new note. В открывшемся диалоге задайте название «Расписание мастерской» и текст: «Во вторник мастерская работает с 10:00 до 16:00. В пятницу мастерская закрыта». Подтвердите создание. Не вставляйте реальные личные данные в учебный пример. s1
2. Перейдите в обычный чат, выберите подключённую локальную модель. В строке ввода нажмите + (More) → Attach Notes и выберите «Расписание мастерской». Ожидаемый результат — заметка прикреплена к разговору; не открывайте вместо этого боковой чат самой заметки. s1
3. Спросите: «По приложенной заметке: когда мастерская открыта во вторник и работает ли она в пятницу? Если ответа нет в тексте, так и скажи». Сверьте ответ со своими двумя предложениями: вторник 10:00–16:00, пятница закрыта. Это критерий проверки, а не результат запуска Modelium; если модель исказила часы, не пользуйтесь её ответом без сверки. s1

Когда лучше перейти к базе знаний?

Если у вас десятки страниц, создайте Workspace → Knowledge → Create, назовите коллекцию и загрузите один текстовый PDF или файл. Дождитесь обработки. В обычном чате добавьте базу через # и задайте вопрос о факте, который точно есть в файле; сравните найденную цитату и ответ с оригиналом. Для поиска по содержимому большой коллекции нужны корректная обработка файла и подходящие настройки поиска; модель в режиме вызова инструментов должна реально обратиться к базе. Если фрагмент не найден, это ещё не означает, что его нет в исходном PDF. Подробный путь проверки поиска в Open WebUI — отдельный гайд. s2

Для этого выбора не требуется обещать минимальный объём RAM/VRAM: он зависит от конкретной модели, файлов и настроек, а редакция здесь не измеряла оборудование. Подготовка приложения, скачивание локальной модели и, при необходимости, компонентов поиска требуют сети; режим работы без сети и локальность всей обработки проверяйте отдельно для выбранной установки. Если Open WebUI ещё не настроен, начните с подключения локальной модели. s2