Seit Ollama es einfach macht, große Sprachmodelle lokal zu betreiben, stellt sich für viele Self-Hoster die nächste Frage: Welche Web-Oberfläche soll davor? Open WebUI und AnythingLLM sind die beiden populärsten Antworten — und sie verfolgen unterschiedliche Philosophien.
Was sind Open WebUI und AnythingLLM?
Open WebUI (früher Ollama WebUI) ist eine schlanke, ChatGPT-ähnliche Oberfläche für Ollama und kompatible Backends. Sie konzentriert sich auf das Chatgespräch und ist extrem einfach einzurichten.
AnythingLLM ist breiter aufgestellt: Es kombiniert Chat, Dokumenten-RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Workspace-Verwaltung in einem Tool. Ziel ist es, ein vollständiges KI-Ökosystem zu bieten — für Einzelpersonen wie für Teams.
Installation und Setup
Open WebUI
Der schnellste Weg zu Open WebUI ist Docker:
docker run -d \
-p 3000:8080 \
-v open-webui:/app/backend/data \
-e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
--name open-webui \
ghcr.io/open-webui/open-webui:main
In weniger als zwei Minuten läuft die Oberfläche. Ollama muss lokal installiert und aktiv sein.
AnythingLLM
AnythingLLM bietet eine Desktop-App für Windows, macOS und Linux — der einfachste Einstieg ohne Docker. Für Server-Deployments gibt es ebenfalls ein Docker-Image:
docker pull mintplexlabs/anythingllm:latest
docker run -d \
-p 3001:3001 \
-v /pfad/zu/daten:/app/server/storage \
mintplexlabs/anythingllm:latest
Das Setup ist etwas umfangreicher, da man beim ersten Start den LLM-Provider, das Embedding-Modell und weitere Einstellungen konfiguriert.
Benutzeroberfläche und Bedienbarkeit
Open WebUI fühlt sich sofort vertraut an, wenn man ChatGPT kennt. Die Oberfläche ist übersichtlich: links die Gesprächsliste, rechts der Chat. Modellwechsel, Gesprächshistorie und grundlegende Einstellungen sind schnell zugänglich.
AnythingLLM setzt auf ein Workspace-Konzept: Jeder Workspace kann ein eigenes Modell, eigene Dokumente und eigene Einstellungen haben. Das macht Sinn für Teams mit verschiedenen Projekten, kann aber für Einzelnutzer zunächst komplex wirken.
Gewinner für Einsteiger: Open WebUI — intuitiver und sofort einsatzbereit.
Gewinner für Teams/Projekte: AnythingLLM — Workspace-Struktur zahlt sich aus.
RAG und Dokumentenverarbeitung
Hier trennen sich die Wege deutlich.
Open WebUI RAG
Open WebUI unterstützt RAG über den eingebauten "Dokumente"-Bereich. Man kann Dateien hochladen (PDF, DOCX, TXT), die dann als Kontext für Gespräche dienen. Die Integration funktioniert gut, ist aber auf einfache Anwendungsfälle ausgerichtet.
Für erweiterte RAG-Funktionen bietet Open WebUI Tool-Support und die Anbindung an externe APIs — aber die Konfiguration erfordert mehr Aufwand.
AnythingLLM RAG
RAG ist eine Kernfunktion von AnythingLLM. Jeder Workspace hat einen eigenen Dokumentenspeicher mit semantischer Suche. Man kann ganze Ordner mit Dokumenten hineinlegen, Web-URLs crawlen lassen und verschiedene Embedding-Modelle wählen.
AnythingLLM unterstützt als Datenquellen: PDFs, Word-Dokumente, YouTube-Videos, GitHub-Repositories, Confluence-Seiten und mehr.
Gewinner: AnythingLLM — deutlich mächtiger für dokumentenbasierte KI.
Modell-Support
Beide Tools unterstützen Ollama als primären Backend. Darüber hinaus:
| Feature | Open WebUI | AnythingLLM |
|---|---|---|
| Ollama | ✅ | ✅ |
| OpenAI API | ✅ | ✅ |
| LM Studio | ✅ | ✅ |
| Anthropic Claude | ✅ | ✅ |
| LocalAI | ✅ | ✅ |
| Azure OpenAI | ✅ | ✅ |
| Custom OpenAI-kompatibel | ✅ | ✅ |
| Bedrock / Vertex AI | ❌ | ✅ |
Beide sind nicht auf Ollama beschränkt — AnythingLLM hat bei Enterprise-Cloud-Backends einen leichten Vorteil.
Multi-User und Authentifizierung
Open WebUI bietet ein integriertes Benutzerverwaltungssystem mit Admin-, User- und Pending-Rollen. LDAP/OAuth sind möglich. Für kleine Teams (bis ~10 Nutzer) reicht das problemlos.
AnythingLLM setzt in der Community-Edition auf Single-User. Multi-User und Team-Features sind in der Cloud-Variante oder der Enterprise-Edition verfügbar — Self-Hosted Multi-User erfordert eine Enterprise-Lizenz.
Gewinner: Open WebUI für Self-Hosted-Multi-User ohne Lizenzkosten.
Wann welches Tool?
Open WebUI wählen, wenn:
- Du schnell einen Chat-Interface für Ollama brauchst
- Einfachheit und ChatGPT-ähnliche UX wichtiger sind als Features
- Du Multi-User-Zugang ohne Lizenzkosten brauchst
- Dein Fokus auf dem Gespräch liegt, nicht auf Dokumentenanalyse
AnythingLLM wählen, wenn:
- Du RAG mit eigenen Dokumenten nutzen willst (PDFs, Wikis, GitHub)
- Du verschiedene Projekte/Workspaces mit unterschiedlichen Modellen verwaltest
- Du eine Desktop-App bevorzugst
- Enterprise-Integrationen (Confluence, Notion, etc.) relevant sind
Fazit
Open WebUI ist das richtige Werkzeug für alle, die einfach und schnell einen lokalen KI-Chatbot wollen. Die Installation dauert Minuten, die Bedienung ist sofort verständlich.
AnythingLLM ist die richtige Wahl, wenn lokale KI nicht nur chatten, sondern aktiv mit deinen Dokumenten arbeiten soll. Die Desktop-App und der RAG-Fokus machen es zur produktivsten Wahl für Wissensarbeit.
Für viele Self-Hoster ist die Kombination ideal: Open WebUI für den schnellen Chat, AnythingLLM für projektspezifische Dokumentenanalyse.