一、引言

在上一篇《【2025保姆级】Open-WebUI五大功能区首曝！第三篇：用户设置区——个性化定义与隐私控制，打造你的专属AI人格》中，我们完成了AI“灵魂基因”的深度编辑；本篇将进入Open-WebUI的核心战场——对话区。这里是用户与AI的“语义沙场”，每一次交互都暗含策略博弈，每一轮对话都需跨越模态鸿沟，最终实现从 “信息应答” 到 “智能决策” 的质变升级。

如果说用户设置区是AI的 “基因编辑器”，那么对话区则是AI人格的 “动态演武场”。它不仅是多模态输入与输出的主界面，更是融合了多模型协同、上下文记忆、实时工具调用的决策中枢。通过精细化配置与策略化交互，用户可在此实现：

• 多轮博弈的智能推演： 基于历史对话的上下文衔接，AI能动态调整应答策略，避免“单次对话”的机械性。
• 跨模态的即时决策： 图文混合输入、语音实时转录、网页搜索增强、代码动态执行等多模态能力，让AI在复杂任务中“眼观六路、耳听八方”。
• 工业化流程的落地： 从知识库检索到自动化流水线，对话区将零散交互固化为可复用的生产流程。

二、侧边导航区

• 新建对话： 点击最上方的新对话，可开启新的对话窗口；
• 搜索聊天分支：
  1. 文本搜索： 直接在搜索区输入内容，自动对标题、内容进行搜索；如：下图对聊天内容搜索结果；
     
  2. 标签搜索： 点击 搜索标签 ，会列出所有聊天中的标签，选择标签进行搜索；
     
     
• 聊天分支分类： 点击对话后面的 + 号（如下图一），新增分类（如下图二新增了工作、学习、娱乐三个分类），然后将对话分支拖到对应分类中即可；
  
  
• 聊天分支管理： 点击聊天分支后面的 ··· 号（如下图）
  
  1. 置顶： 将该聊天分支置顶；
  2. 重命名： 对自动生成的标题不满意，可通过此项修改聊天分支标题；
  3. 复制： 复制该聊天分支所有内容的副本（如下图），解决相同的历史上下文，应对接下来不同的问题；
     注： 复制出的副本不会携带标签信息
     
  4. 归档： 将该聊天分支归档，不会再被搜索到；
  5. 分享： 将该聊天分支分享给其他人，提供两种方式： 分享到 OpenWebUI社区、复制链接（下图一）；其中分享到 OpenWebUI社区相当于是将聊天分支内容发送并存储在OpenWebUI社区云端（下图二），然后可以选择展现范围（下图三）；复制链接并打开链接后，可查看聊天内容，也可克隆聊天继续提问（下图四）
     
     
     
     
  6. 下载： 将该聊天分支内容导出，可选择JSON、TXT、PDF三种格式；
     注： 只有导出为JSON格式，才能再次导入，其他格式无法导入
     
  7. 删除： 将该聊天分支内容永久删除；
  8. 聊天分支标签管理： 展示该聊天分支关联的所有标签，可点击 + 号，新增自定义标签；
     
• 已归档对话管理： 展示所有已归档的聊天分支
  
  1. 搜索： 只能对标题进行搜索，不支持内容搜索；
  2. 取消归档： 将归档的聊天分支恢复到侧边栏中，继续对话；
  3. 删除： 将归档的聊天分支永久删除；
  4. 取消所有已归档的对话： 将所有已归档的聊天分支恢复到侧边栏中，继续对话；
  5. 导出所有已归档对话： 将所有已归档的聊天分支导出为 .json 文件（如下图），然后可在其他系统导入；
     

三、对话交互核心区

• 模型选择： 选择接下来聊天交互的模型，支持搜索功能（下图一）
• 临时对话： 接下来聊天交互内容不会持久化（不会创建聊天分支），只保留在前端页面缓存中，一旦刷新页面该聊天交互内容将被删除；
  
• 设置默认模型： 选择好模型后，点击 设为默认，后期创建新对话将使用该模型作为默认模型；
  
• 添加模型： 点击模型后面的 + 号（下图一），可同时使用多个模型回答相同问题，进行模型比较（下图二）
  
  
• 工具选择： 点击聊天输入框左下角的 + 号，可选择工具、截图、上传文件功能；
• 联网搜索： 是否开启联网搜索功能；
• 代码解释器： 是否开启解析AI生成的代码逻辑；
• 录音： 点击麦克风图标启动录音，说话时界面显示动态波形条，3秒静默后自动结束并发送；
• 呼叫： 点击耳麦图标启动事实对话；用户说话会语音转文本发送，大模型回复会文本转语音；
• 提示词模版选择： 选择聊天输入框下方建议中的提示词模版，可使用预先创建好的提问模版；
  
• 模型回复内容管理： 在大模型每条回复内容下方，有手动干预的操作；
  
  1. 编辑： 对大模型回复的内容进行手动修改；
  2. 复制： 复制大模型回复的内容；
  3. 朗读： 朗读大模型回复的内容（文本转语音）；
  4. token统计： 展示本次交互内容token消耗情况；
     
  5. 点赞/点踩回答： 评价大模型回复的内容质量；测试阶段使用，测试阶段使用多个大模型进行对比，最终根据评价结果选择生产环境的模型；
     
  6. 继续生成： 恢复之前暂停的交互内容；
  7. 重新生成： 对回复内容不满意，重新进行本次交互；

四、高级对话设置

• 值： 在接下来的交互中，强制启用特定工具、函数；
  
• 系统提示词： 与其他默认系统提示词一起生效；如：在模型配置中添加系统提示词 “我是一名python高级工程师”（下图一）， 然后在这里添加系统提示词 “我是一名java高级工程师”（下图二），问答结果中，包含两个角色内容（下图三）
  
  
  
• 以流式返回对话响应： 开启后，逐字输出响应（适合长文本实时监控）；关闭后，一次性返回完整结果（提升稳定性）
• 函数调用：
  1. 默认： Open-WebUI 在模型执行前预加载工具调用逻辑，将函数调用结果与提示词一起发送给模型，模型仅负责语义解析与应答生成；
  2. 原生： 完全依赖模型自身的函数调用原生能力，Open-WebUI 仅传递原始提示词；模型不仅负责语义解析与应答生成，还要负责判断何时调用函数、如何参数化；
• 种子： 设置默认时，使相同输入随机输出结果；设置任意自定义数，使相同输入必得相同输出；
• 停止序列： 设置触发AI终止生成的短语（如 “###END”），防止无限循环；
• 温度： 控制输出随机性（0-2）；值越低结果越精准，值越高结果越发散；
• 推理努力： 限制AI思考步数（时间），低值强制快速应答，高值允许深度推理；仅适用于支持推理努力控制的特定提供商的推理模型；
• Logit 偏置： 通过增加特定领域词汇的偏置，强制AI遵循特定风格（如法律术语、诗歌韵脚）；

偏置值区间	实际效应	典型用例
-100 ≤ b < -1	强抑制：token出现概率趋近于0	屏蔽敏感词、过滤低质量候选答案
-1 ≤ b ≤ 1	微调：概率线性增减（±10%以内）	风格润色、语气调整
1 < b ≤ 100	强增强：可能触发独占选择（概率接近100%）	强制术语使用、代码关键字锁定

• Mirostat： 全局采样策略选择器

模式	技术特征	适用场景
0	禁用Mirostat，退回到传统采样（Top-K/Nucleus）	需要固定采样规则的简单生成任务 KoboldCpp默认配置
1	启用Mirostat 1.0：基于交叉熵动态窗口调整k值，维护文本困惑度稳定	长文本生成、对话连贯性要求高
2	启用Mirostat 2.0：在1.0基础上引入滑动熵估计与梯度裁剪，提升稳定性	多轮复杂推理、对抗性文本生成

• Mirostat Eta： 学习率调控器

η值域	行为特征	典型用例
0.0-0.3	强阻尼响应，k值变化缓慢	法律文书生成（需极高稳定性）
0.3-0.7	临界阻尼，平衡稳定性与灵敏性	创意写作、多轮对话
0.7-1.0	过阻尼响应，k值剧烈震荡	诗歌生成（追求意外性）

• Mirostat Tau： 质量锚点控制器

τ值域	文本特征
0.0-2.0	机械式应答，高度结构化
2.0-5.0	平衡型输出，接近人类写作风格
5.0-8.0	创意发散，含非常规表达
8.0-10.0	高度随机化，可能出现语义断裂

• Top K： 降低生成无意义内容的概率；较高的值（如100）将产生更多样化的回答，而较低的值（如10）则更加保守；
• Top P： 与 top-k 配合使用；较高的值（例如 0.95）将产生更加多样化的文本，而较低的值（例如 0.5）将产生更加集中和保守的文本；
• Min P： top_p 的替代方法，旨在确保质量和多样性之间的平衡；参数 p 表示相对于最可能令牌的概率，一个令牌被考虑的最小概率；例如，当 p=0.05 且最可能的令牌概率为 0.9 时，概率值小于 0.045 的词元将被过滤掉；
• 频率惩罚： 频率惩罚是控制大语言模型生成文本重复性的核心参数，其本质是通过动态调整token概率，对重复出现的词汇施加“惩罚权重”，从而在连贯性与多样性之间找到平衡；

α值	实际效应
α > 0	惩罚重复：出现次数越多，概率衰减越强（α=1时，重复两次的token概率降低约33%）
α = 0	无惩罚：保留原始概率分布
α < 0	鼓励重复：负惩罚相当于概率增强，可能导致文本陷入循环

• 重复惩罚（Presence Penalty）： 词汇级； 对已出现token的固定概率衰减；

α值	生成文本示例	效应分析
1.5	“量子计算的优势…量子计算机…” → 改为“量子计算的优势…此类设备…”	强抑制重复术语
-0.8	“我们需要创新…创新…创新！”	负惩罚鼓励关键词重复以强化语气

• 重复惩罚（Ollama）： 序列级； 对连续/间隔重复模式的动态检测与抑制；控制生成文本中标记序列的重复度。较高的值（例如1.5）将更强烈地惩罚重复，而较低的值（例如1.1）则更为宽松。当值为1时，此功能将被禁用；
• 重复最后N次： 时间范围级； 时间视野控制器；
  注： 硬件优化
  N > 64时，建议启用GPU加速的滑动窗口缓存（速度提升2.8x）
  N ≤ 16时，可使用CPU寄存器实现快速位图检测

任务类型	推荐N值	技术原理
多轮对话管理	128	跨轮次抑制重复论点
代码生成	32	避免局部变量名重复，同时允许全局复用
诗歌创作	16	允许跨段落重复核心意象，抑制相邻重复

• Tfs Z： 用于减少输出中出现概率较小的 Token 的影响；较高的值（例如 2.0）将进一步减少影响，而值 1.0 则禁用此设置；
• 上下文长度： 用于设置生成下一个 Token 的上下文窗口的大小；也可以理解为历史对话的记忆容量；
• 批大小 (num_batch)： 调整并行处理的Token数量，平衡速度与显存消耗；更高的批处理大小可以提高模型的性能和速度，但也需要更多内存；
• 在语境刷新时需保留的 Token 数量： 控制刷新上下文时保留多少 Token；例如，如果设置为 2，则将保留对话上下文的最后 2 个 Token；保留上下文有助于保持对话的连续性，但可能会降低响应新主题的能力；
• 最大Token数量 (num_predict)： 用于设置模型在其响应中可以生成的最大 Token 数；增加此限制可让模型提供更长的答案，但也可能增加生成无用或不相关内容的可能性；
• use_mmap （Ollama）： 是否启用内存映射以加载模型数据；允许系统通过将磁盘文件视为在内存中的文件，来使用磁盘存储作文件为内存的扩展；这可以通过更快的数据访问来提高模型性能；然而，它可能无法在所有系统上正常工作，并且可能会消耗大量磁盘空间；
• use_mlock（Ollama）： 是否启用内存锁定以防止模型数据被交换出内存；将模型的工作集页面锁定在内存中，确保它们不会被交换到磁盘；这可以通过避免页面错误和确保快速数据访问来帮助维持性能；
• num_thread（Ollama）： 用于设置计算的工作线程数量；可控制并发处理传入请求的线程数量；增加该值可以提高高并发工作负载下的性能，但也可能消耗更多的 CPU 资源；
• num_gpu (Ollama)： 设置加载到 GPU 的层数；增加此值可以显著提高 GPU 对模型性能的优化，但也可能增加功耗和使用更多 GPU 资源；

五、总结

至此，Open-WebUI 对话区的 “人机博弈指挥中枢” 已全维度激活！🎉🎉🎉 通过侧边导航区的战略调度、核心交互区的多模态攻防、高级设置的微观战术控制，用户可化身“语义战场指挥官”，在 多轮博弈推演、跨模态决策、工业化流程落地 三大战役中，实现从“信息交互”到“智能共生”的终极跃迁！

💡 趣味冷知识
当对话区连续完成 5轮跨模态任务（如语音→图像→代码→搜索→表格），且高级设置中 温度值≥1.0 时，对话历史轴会浮现一条 量子纠缠轨迹线，点击可展开“语义指挥官”全息战绩面板！✨
（触发方式：满足条件后，长按对话气泡3秒，触发时空折叠动效）

终章预告
《【2025保姆级】Open-WebUI五大功能区首爆！第五篇：AI对话游乐场——零代码微调与多模型竞技场》 即将压轴登场！