历史与搜索
Open WebUI 提供了一个强大的系统来管理和浏览您之前的对话。无论您是在寻找上个月的某段特定代码，还是在尝试整理数百个对话，历史与搜索功能都能帮您快速找到数据。
对话历史侧边栏
您的所有对话都会自动保存在侧边栏中。
- 持久化：对话会保存到内部数据库（
webui.db）中，并可在您的所有设备上同步访问。 - 组织分类：对话按时间段（今天、昨天、过去 7 天等）进行分组。
- 未读指示器：有新活动的对话会在侧边栏中显示一个未读圆点，直到您打开它们 。
- 重命名：标题是由 task model 自动生成的，但您可以通过点击标题旁的铅笔图标手动重命名任何对话。
- 归档：您可以通过归档对话将其从主列表中移除，而不是直接删除，同时保持它们可下载和可搜索。
Open WebUI 会跟踪每个对话的已读状态并在您打开对话时进行更新，从而使未读指示器在不同会话之间保持同步。
搜索您的历史记录
您可以使用侧边栏中的全局搜索栏来搜索您的对话。
- 点击搜索图标或使用快捷键
Cmd+K/Ctrl+K。 - 输入您的查询词。Open WebUI 会对以下内容进行模糊搜索：
- 对话标题
- 消息内容
- 标签（使用
tag:my-tag-name进行搜索）
- 点击搜索结果即可立即跳转到该对话。
原生对话搜索（Agentic）
当使用启用了**原生函数调用（Native Function Calling）**的模型时（参见 中央工具调用指南），模型可以自主搜索您的对话历史。
可用的历史记录工具
search_chats：在对话标题和消息内容中进行简单的文本搜索。返回匹配的对话 ID 和片段。view_chat：通过 ID 读取并返回特定对话的完整消息历史记录。
为什么在搜索中使用原生工具调用？
这允许模型利用其自身之前的工作。您可以询问："我上次的电子邮件草稿得到了什么反馈？" 或 "帮我找一下我两周前写的关于图像处理的 Python 脚本。"
模型将搜索您的历史记录，定位到正确的对话，读取它，并为您提供答案或您正在寻找的代码 —— 从而免去了您手动滚动和复制粘贴的麻烦。
数据管理
- 导出：您可以将单个对话或整个历史记录下载为 JSON、PDF 或 Markdown 格式。
- 导入：将导出的 JSON 对话拖放到侧边栏即可将其恢复。
- 删除：您可以在 设置 > 对话（Settings > Chats）中删除单 个对话或清空整个历史记录。