senn-techLLM-Frontends: OpenWebUI vs. LibreChat
Ein LLM ohne Oberfläche ist ein API-Endpunkt. Für den täglichen Einsatz braucht es ein Frontend — Chat, Datei-Upload, Modellauswahl. OpenWebUI und LibreChat sind die beiden führenden Self-Hosted-Optionen.
OpenWebUI
OpenWebUI fühlt sich an wie ChatGPT, nur unter eigener Kontrolle. Es spricht mit Ollama oder OpenAI-kompatiblen Endpunkten, versteht Markdown, Code-Highlighting und kann Dateien direkt in den Chat ziehen.
Die RAG-Integration ist direkt: Dokumente werden beim Upload in Vektoren zerlegt und automatisch als Kontext herangezogen. Kein separates Vektor-DB-Setup nötig.
Was positiv auffällt: die Benutzerverwaltung. Rollen, Gruppen, Modellzugriff pro Benutzer steuerbar. Für Teams mit unterschiedlichen Anforderungsstufen ein entscheidendes Feature.
LibreChat
LibreChat ist schlanker, flexibler. Es unterstützt parallel mehrere Provider — OpenAI, Anthropic, Google, lokale Endpunkte — und schaltet nahtlos zwischen ihnen um. Die Oberfläche ist aufgeräumt, mehrsprachig, konfigurierbar.
Was LibreChat besser kann: Multi-Modell-Chats. Sie starten einen Prompt und leiten ihn parallel an Claude und ein lokales Modell — Antworten erscheinen nebeneinander. Für Vergleiche und Modell-Evaluation unersetzlich.
Direkter Vergleich
| Kriterium | OpenWebUI | LibreChat |
|---|---|---|
| Schwerpunkt | Team-Tool mit RAG | Multi-Provider, Experimente |
| RAG | Integriert (Upload → Vektoren) | Eher extern/manuell |
| Multi-Modell parallel | — | Ja (Antworten nebeneinander) |
| Benutzerverwaltung | Rollen, Gruppen, Modellzugriff | Einfacher |
| Provider | Ollama, OpenAI-kompatibel | OpenAI, Anthropic, Google, lokal |
| Ideal für | Team mit Dokumenten | Modell-Vergleich & Entwicklung |
Was für wen?
Für den Team-Einsatz mit Dokumenten-RAG und Benutzerrollen: OpenWebUI. Für Modell-Vergleiche, Provider-Flexibilität und schnelles Experimentieren: LibreChat.
Beide laufen als Docker-Container, beide sind in 10 Minuten einsatzbereit. Wir betreiben beide — OpenWebUI als standardmäßiges Team-Tool, LibreChat für Entwicklung und Tests.
Fazit
Die Wahl ist kein Entweder-Oder. Beide ergänzen sich, beide sind quelloffen, beide bringen lokale LLMs auf ein brauchbares UI. Entscheidend ist, dass man überhaupt ein eigenes Frontend hat — und nicht am SaaS-Tropf hängt.
OpenWebUI oder LibreChat — welches Frontend passt zu uns?+
Für den Team-Einsatz mit Dokumenten-RAG und Benutzerrollen ist OpenWebUI die bessere Wahl: Rollen, Gruppen und modellbezogener Zugriff pro Benutzer lassen sich fein steuern. LibreChat glänzt beim parallelen Multi-Modell-Vergleich und der Provider-Flexibilität, weil es OpenAI, Anthropic, Google und lokale Endpunkte nebeneinander ansteuert. Beide ergänzen sich und laufen als Docker-Container in wenigen Minuten.
Brauchen wir für RAG eine separate Vektor-Datenbank?+
Bei OpenWebUI nicht. Hochgeladene Dokumente werden automatisch in Vektoren zerlegt und als Kontext herangezogen, ohne dass Sie eine separate Vektor-DB aufsetzen müssen. Bei LibreChat fällt RAG eher extern oder manuell an. Wer Dokumente direkt im Chat durchsuchen will, ist mit OpenWebUI schneller am Ziel, wer die volle Kontrolle über die Vektor-Pipeline braucht, greift zu LibreChat.
Lohnt sich der Aufwand eines eigenen LLM-Frontends gegenüber einer SaaS?+
Ja. Beide Tools sind quelloffen und bringen lokale LLMs auf ein brauchbares UI, ohne dass Sie am SaaS-Tropf hängen. Der Aufwand ist überschaubar, da beide als Docker-Container in rund zehn Minuten einsatzbereit sind. Wer sensible Daten im Haus behalten will und Modell-Vergleiche oder RAG benötigt, gewinnt mit einem eigenen Frontend Souveränität und vermeidet Lock-in.