Open WebUIのモデルプリセットでシステムプロンプトと設定を管理する

Open WebUIで用途ごとに回答方針や生成設定を変えたいなら、毎回チャット画面で設定し直すより、元のモデルと用途別のプリセットを分けて管理すると違いを追いやすい。

Open WebUIのワークスペース内にあるモデル設定では、既存モデルへ指示、生成パラメータ、文書データ、ツールなどを組み合わせた設定を作れる。

ただし、プリセットを作っても元モデルの重みが追加学習されるわけではない。

図: 処理や設定の流れを1枚に整理。実際の操作条件は本文で確認する。

最初に元のモデルを固定する

比較するときは、最初に使うモデルを一つへ固定する。

モデルまで同時に変更すると、回答の違いがモデルそのものによるのか、プリセットの設定によるのか分からなくなる。

最低限、次を記録する。

元のモデル:
モデルのリビジョン / タグ:
システムプロンプト:
変更したパラメータ:
追加した文書データ:
追加したツール:

システムプロンプトは、役割や回答方針を与えるための指示だ。

一方、temperatureなどは生成時の挙動へ関わる設定で、役割を説明する文章とは別物である。

たとえば「社内文書を短く要約する」用途なら、まずシステムプロンプトだけを追加し、元モデルと比較する。

回答が安定しないからといって複数のパラメータを一度に変えると、何が影響したか分かりにくい。

文書データを追加すれば、検索で取り出した文書を回答材料として使える。ツールを追加すれば、外部の処理を呼び出せる構成も作れる。

しかし、それは元モデルが新しい知識を学習した証拠ではない。

同様に、ツールが正しく実行できたことをモデル単体の能力として扱わない。ツール側の入力検証や権限設定も別に必要になる。

プリセットを作ったら、同じ会話履歴と同じ入力を使って、元モデルと一回ずつ比較する。

入力:
元モデルの回答:
プリセットの回答:
意図した違い:
意図しない違い:

期待した差が出たらその設定を残す。差が分からない場合は、さらに設定を増やす前に、そもそも追加した指示が必要かを見直す。

プリセットは設定をまとめて再利用するための仕組みであり、モデルそのものを別物へ学習し直す仕組みではない。

複数人で使う場合は、プリセット共有とアクセス権を混同しないよう、Open WebUIのユーザー・管理者・権限を最初にどう設定する？も確認できる。