一、什么是MinerU

MinerU是由上海人工智能实验室OpenDataLab团队开发的开源文档解析工具，旨在解决大模型（LLM）训练中高质量结构化数据的提取难题。自2024年7月首次开源以来，MinerU凭借其强劲的多模态解析能力迅速成为开发者社区的焦点，GitHub星标数五个月内突破2.5万 2 3。其核心价值在于将PDF、网页、电子书等复杂文档转换为机器可读的Markdown、JSON格式，同时保留原始文档的语义逻辑与多模态元素，显著提升AI语料准备效率 。

二、核心功能与技术亮点

多模态文档解析

精准元素提取：支持文本、表格、图片、数学公式、化学方程式等多模态内容的识别与转换。
表格可转换为HTML或LaTeX格式，图片自动保存并关联标题。
公式识别采用UniMERNet模型，支持LaTeX输出。
智能版面分析：适应单栏、多栏及复杂布局（如学术论文、杂志），确保阅读顺序符合人类习惯。
多语言OCR：内置OCR引擎支持84种语言，涵盖中文、英文、日文、俄语等，可自动检测扫描版PDF并启用OCR功能。

高效预处理能力

噪声去除：自动过滤页眉、页脚、页码、脚注等干扰信息，保留核心正文内容 。
语义连贯性：通过段落拼接算法处理跨页、跨列文本，生成自然段落结构 。

多场景适配性

跨平台支持：兼容Windows、Linux、macOS系统，支持CPU/GPU/NPU加速。
灵活输出格式：提供Markdown、JSON等终端格式，以及中间态文件（如layout.json），满足RAG、知识图谱构建等需求 。

三、部署与使用指南

环境安装（开发者模式）

基础环境配置：

# 创建Python 3.10虚拟环境
conda create -n MinerU python=3.10
conda activate MinerU
# 安装核心依赖
pip install magic-pdf[full] --extra-index-url https://wheels.myhloli.com

模型下载：

通过Hugging Face或魔搭社区获取预训练模型，需配置magic-pdf.json文件指定模型路径。

客户端使用（非编程用户）

零代码操作：从官网下载Win/Mac/Linux客户端，拖拽文件即可完成解析，支持PDF、DOC、PPT等格式 。
输出选项：除Markdown外，可导出中间JSON文件用于定制化数据处理。

API服务（企业级应用）

在线API：提供批量解析、结果查询接口，支持高并发处理，适用于企业文档数字化场景。
本地API：开源版本支持自定义数据处理流程，允许开发者集成至现有系统 。

四、典型应用场景

学术研究

解析科研论文中的公式、图表及参考文献，生成结构化数据集供文献综述或知识图谱构建 。

企业文档处理

自动提取财报中的财务表格、研报中的多语言数据，提升金融数据分析效率。

多语言内容管理

处理国际化企业的多语言合同、手册，输出统一格式的语料库。

五、版本迭代与社区生态

• • 持续优化：2024年11月发布的0.10.0版本引入混合OCR技术，解析速度提升10倍；2025年1月推出客户端与在线API服务，降低使用门槛 。
• • 开源协作：社区推出“探索者计划”，鼓励开发者贡献技术文档或衍生应用，共建AI数据工具生态 。

六、总结与展望

MinerU以其开源、高精度的特性，正在重塑文档解析的技术边界。无论是学术研究者、企业开发者，还是普通用户，均可通过其多样化部署方案获得高效的数据处理体验。未来，随着多模态大模型需求的增长，MinerU在跨模态对齐、低资源语言支持等方向的进化值得期待。

相关资源

GitHub仓库：
https://github.com/opendatalab/mineru
官网体验入口：
https://mineru.net/OpenSourceTools/Extractor