MinerU是一款可本地运行的文档解析工具，将PDF、图片与Office文档转为Markdown和JSON，重点处理多栏阅读顺序、公式和表格，适合知识库入库与大模型数据准备。
适合搭建RAG知识库的开发者 · 经常整理论文的研究人员 · 处理内部文档的技术团队
亮点
不止识字，还理顺序
按阅读顺序重组多栏内容，并清理页眉页脚，减少入库前手工整理。
公式表格变成结构
公式转为LaTeX、表格转为HTML，比只提取纯文本更适合处理论文。
解析能力接入流水线
内置CLI、FastAPI和Gradio界面，兼顾人工试用与程序调用。
本地解析也能落地
支持本地运行与纯CPU环境，不必把在线上传作为唯一处理路径。
功能说明
输入与识别
多类文档输入
支持PDF、图片及DOCX、PPTX、XLSX文件。
自动启用识别
自动检测扫描版与乱码PDF，并启用OCR处理。
多语言文字识别
官方列明OCR支持109种语言的检测与识别。
输出与质检
文档层级保留
保留标题、段落、列表等结构，便于后续内容处理。
图文元素提取
提取图片、图片描述、表格标题和脚注等元素。
多种结果格式
输出Markdown、阅读顺序排序的JSON及中间格式。
可视化核验
提供版面与文本片段可视化，辅助检查解析质量。
运行与加速
跨平台运行
官方列明兼容Windows、Linux和macOS。
多种计算后端
支持纯CPU运行，以及CUDA、CANN和MPS加速。
适合场景
搭建RAG知识库的开发者
需要把论文、报告和Office资料统一为可处理的结构化内容，值得部署；它负责解析，不替代检索与问答系统。
经常整理论文的研究人员
资料含大量多栏排版、公式与表格时，比单纯复制PDF文本更值得尝试；先用代表性文档检验结果。
处理内部文档的技术团队
能够维护本地环境，希望文档在自有处理链路中解析，而不是依赖在线上传服务。
取舍
选它的理由
- 多栏论文不再只能按原始文本顺序拼接
- 公式与表格可继续编辑和程序处理
- 结构化输出方便对接知识库入库流程
- 可视化结果便于定位漏识别与错序
先想清楚
- 只是偶尔从简单PDF复制几段文字
- 需要原样排版的可编辑Office文件
- 准备直接嵌入商业产品且不做许可审查
- 本地部署需自行处理依赖与计算环境
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