管道: 通用、无关 UI 的 OpenAI 兼容插件框架
# Pipelines: UI-Agnostic OpenAI API 插件框架 > [!提示] **请勿使用 Pipelines!** 如果您的目标只是添加对其他提供程序（如 Anthropic）或基本过滤器的支持，那么您可能不需要 Pipelines。对于这种情况，Open WebUI 函数更适合，它内置在主 Open WebUI 实例中，更方便，更易于配置。但是，当您处理计算量大的任务（例如运行大型模型或复杂逻辑）时，Pipelines 就派上用场了，这样可以将这些任务从主 Open WebUI 实例中卸载，从而提高性能和可扩展性。 欢迎来到 ** Pipelines **,这是一个 [Open WebUI](https://github.com/open-webui) 项目。 Pipelines 为支持 OpenAI API 规范的任何 UI 客户端带来了模块化、可定制的工作流程 – 还有更多！只需几行代码即可轻松扩展功能、集成独特逻辑并创建动态工作流程。 ### 可实现的示例: - [**函数调用管道**](/examples/filters/function_calling_filter_pipeline.py): 轻松处理函数调用,并利用自定义逻辑增强您的应用程序。 - [**自定义 RAG 管道**](/examples/pipelines/RAG/llamaindex_pipeline.py): 实现根据您的需求定制的复杂的检索增强生成管道。 - [**使用 Langfuse 进行消息监控**](/examples/filters/langfuse_filter_pipeline.py): 使用 Langfuse 实时监控和分析消息交互。 - [**使用 Opik 进行消息监控**](/examples/filters/opik_filter_pipeline.py): 使用 Opik 进行消息监控和分析,Opik 是一个用于调试和评估 LLM 应用程序和 RAG 系统的开源平台。 - [**速率限制过滤器**](/examples/filters/rate_limit_filter_pipeline.py): 控制请求流量,以防止 e
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