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2026年4月1日更新

概覽
MinerU 解決了 AI 流水線中最大的挑戰之一——將非結構化文檔轉化為可用數據。它能智能提取標題、段落、表格和公式,同時保持結構和語義。這使得它對於大語言模型應用尤為重要,因為乾淨且結構化的輸入數據至關重要。
核心功能與能力
非常適合構建 RAG 系統、知識庫、文檔自動化工作流和機器學習流水線的 AI 工程師、數據科學家、研究人員和開發者。
- 將 PDF、圖像和文檔轉換為結構化 Markdown 或 JSON
- 高精度提取表格、公式、圖像和元數據
- 保留文檔佈局,包括標題和閱讀順序
- 利用乾淨的結構化數據賦能 RAG 流水線和 AI 工作流
- 透過批處理和 API 支持處理大規模文檔

熱門使用案例
從 PDF 和知識文檔構建 RAG 系統
為機器學習和 AI 訓練準備數據集
為分析工作流提取表格和結構化數據
賦能語義搜索和文檔智能系統
為何開發者選擇 MinerU
透過網頁界面上傳文檔,或使用 API/CLI 處理文件。選擇您的輸出格式(如 Markdown 或 JSON),然後將結構化數據整合到您的 AI 流水線、知識庫或自動化工作流中。
「MinerU 將雜亂的文檔轉化為 AI 系統真正可以使用的結構化數據。」
佈局感知解析在提取過程中保留文檔佈局、層次結構和語義。
多語言 OCR支持多種語言和文檔類型的識別。
開發者友好透過 API、CLI 或本地部署整合,實現靈活工作流。
高性能處理利用可擴展架構高效處理大型文檔。
如何開始使用 MinerU
透過結合 OCR、佈局理解和結構化輸出格式,MinerU 使開發者能夠為 AI 驅動的應用程序釋放文檔數據的全部價值。
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