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作为一款为RAG（检索增强生成）应用场景量身打造的工具，MinerU能够将包含图片、表格、公式等复杂元素的多模态PDF文档转化为结构化的Markdown或JSON格式，极大地提升了AI语料准备的效率。
? 核心特性
文档处理能力
• ✂️智能清理：自动删除页眉、页脚、脚注、页码等干扰元素 • 结构保留：完整保留原文档的标题、段落、列表等结构 • 多模态支持：精准提取图像、图片描述、表格及表格标题 • 公式转换：自动识别并将文档中的公式转换为LaTeX格式 • 表格处理：将表格转换为HTML格式，保留结构信息 •乱码处理：自动识别并转换乱码PDF
技术优势
• ?多平台支持：兼容Windows、Linux和Mac操作系统 • 灵活部署：支持纯CPU环境，也可通过GPU/NPU加速 • 多语言支持：OCR功能支持84种语言的检测和识别 • 多种输出：支持Markdown、JSON等多种输出格式
? 部署指南
系统要求
•操作系统：Windows 10/11、Linux（2019年后版本）、macOS 11+ •内存：建议16GB以上，推荐32GB •存储：至少20GB可用空间，推荐SSD •Python版本：3.10（强烈建议使用conda创建虚拟环境）
部署步骤
1. 创建Python虚拟环境
# 创建名为MinerU的Python 3.10环境
conda create -n MinerU python=3.10
# 激活环境
conda activate MinerU2. 安装MinerU
# 安装CPU版本（适合快速测试）
pip install magic-pdf[full-cpu] --extra-index-url https://wheels.myhloli.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 验证安装版本
magic-pdf --version⚠️ 注意：请确保安装的版本不低于0.6.x，如果版本较低，可能需要更新pip源或提交issue反馈。
3. 下载模型文件
方法一：从Hugging Face下载（国际用户推荐）
pip install huggingface_hub
curl -o download_models_hf.py https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/scripts/download_models_hf.py
python download_models_hf.py方法二：从ModelScope下载（国内用户推荐）
pip install modelscope
curl -o download_models.py https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/scripts/download_models.py
python download_models.py提示：下载完成后，系统会自动在用户目录下生成magic-pdf.json配置文件，并记录模型存储位置。
4. 配置文件设置
在用户目录中找到magic-pdf.json文件，确保正确配置模型路径：
{
"models-dir":"C:/Users/用户名/.cache/modelscope/hub/models/opendatalab/PDF-Extract-Kit-1___0/models",
"device-mode":"cpu"
}⚠️ 重要提示：Windows系统中路径需要使用正斜杠"/"而非反斜杠""，否则会因转义问题导致配置文件语法错误。
5. GPU加速配置（可选）
如果您拥有NVIDIA显卡（显存≥8GB），可以配置CUDA加速：
# 安装支持CUDA 11.8的PyTorch版本
pip install --force-reinstall torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118然后修改配置文件中的device-mode：
{
"device-mode":"cuda"
}? 使用指南
命令行使用
基本用法
# 处理单个PDF文件
magic-pdf -p"your_file.pdf"-o"output_directory"-m auto
# 查看帮助
magic-pdf --help常用参数说明
• -p, --path：输入文件路径或目录（必需）• -o, --output-dir：输出目录（必需）• -m, --method：解析方法，可选值为ocr、txt或auto（默认）• -l, --lang：指定OCR语言• -s, --start：起始页码• -e, --end：结束页码
通过API调用
本地文件处理
image_writer = DiskReaderWriter(local_image_dir)
image_dir =str(os.path.basename(local_image_dir))
jso_useful_key = {"_pdf_type":"","model_list": model_json}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, image_writer)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")对象存储使用
s3pdf_cli = S3ReaderWriter(pdf_ak, pdf_sk, pdf_endpoint)
image_dir ="s3://img_bucket/"
s3image_cli = S3ReaderWriter(img_ak, img_sk, img_endpoint, parent_path=image_dir)
pdf_bytes = s3pdf_cli.read(s3_pdf_path, mode=s3pdf_cli.MODE_BIN)
jso_useful_key = {"_pdf_type":"","model_list": model_json}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, s3image_cli)? 应用场景
RAG应用构建
MinerU在RAG（检索增强生成）应用中扮演着关键角色，它能够：
• 将PDF文档转换为结构化文本，便于向量化和检索 • 保留文档的语义结构，提高检索质量 • 处理多模态内容，支持图表和公式的提取
学术研究支持
对于研究人员，MinerU可以：
• 批量处理学术论文，提取关键内容 • 将复杂公式转换为LaTeX格式，便于引用和分析 • 保留图表及其说明文字，完整呈现研究成果
企业知识库建设
在企业环境中，MinerU能够：
• 处理财务报表、法律文件等复杂格式文档 • 构建结构化的企业知识库 • 支持多语言文档的统一处理
? 性能对比
与市面上其他PDF解析工具相比，MinerU在以下方面表现突出：
? 使用技巧
1.选择合适的解析方法：对于文本可提取的PDF，使用txt模式更快；对于扫描版PDF，使用ocr模式；不确定时使用auto模式。 2.优化性能：将模型文件存储在SSD上可显著提升处理速度。 3.批量处理：使用目录作为输入路径可批量处理多个文件。 4.GPU加速：对于大量文档处理，建议配置GPU加速，可提升10倍以上的处理速度。 5.结果验证：处理完成后，检查输出目录中的markdown文件和图像，确认解析质量。
未来展望
MinerU作为一款开源工具，正在持续发展中。未来可期待的方向包括：
• 更高效的表格识别和处理能力 • 更快的处理速度和更低的资源消耗 • 与更多AI应用框架的无缝集成 • 支持更多文档格式的处理