MinerU
Transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.
Star Growth
Overview
MinerU 是一个专为 AI 代理工作流设计的文档处理工具，能够将复杂的 PDF 和其他文档格式转换为 LLM 可处理的 Markdown 和 JSON 格式。该工具通过智能解析技术，保持文档的结构完整性和内容准确性，特别适合需要大规模文档处理的 AI 应用场景。MinerU 提供了 Python SDK 和在线 Web 应用两种使用方式，满足不同开发者的需求。其强大的文档理解能力使得原本非结构化的 PDF 内容可以被 AI 模型有效利用，大大提升了文档驱动的 AI 应用的数据质量。凭借超过 57,000 个 GitHub 星标，MinerU 已成为文档预处理领域的热门选择，被广泛应用于知识库构建、RAG 系统和智能文档分析等场景。工具支持批量处理，能够高效处理大量文档，为企业级 AI 应用提供可靠的文档转换基础设施。
Deep Analysis
Unlike PyPDF (text-only extraction) or cloud OCR services, MinerU preserves document layout including tables with embedded formulas and achieves 86.2 on OmniDocBench — purpose-built for AI/RAG document pipelines
⚡ Capabilities
- • High-precision PDF/document parsing with layout detection and formula recognition
- • Native DOCX parsing with end-to-end speed improvement of 10x+ over PDF conversion
- • Table parsing including images/formulas inside table cells
- • Seal text recognition, vertical text support, and interline formula numbering
- • 86.2 score on OmniDocBench benchmark for document understanding
- • Web app, desktop client, and API access via mineru.net
🔗 Integrations
✓ Best For
- ✓ RAG pipelines needing high-fidelity PDF/DOCX extraction with tables, formulas, and layouts preserved
- ✓ Academic and research teams processing scientific papers with complex mathematical notation
✗ Not Ideal For
- ✗ Simple text extraction from clean documents — use PyPDF or pdfplumber instead
- ✗ Real-time OCR on images — use Tesseract or cloud vision APIs
Languages
Deployment
Pricing Detail
⚠ Known Limitations
- ⚠ GPU recommended for fast processing — CPU-only mode is significantly slower
- ⚠ Focused on document extraction only — not a general-purpose OCR tool
- ⚠ AGPL-style license may restrict commercial use
Pros
- + 专门针对 LLM 优化的输出格式，确保转换后的 Markdown/JSON 能够被 AI 模型高质量理解和处理
- + 支持复杂 PDF 文档的结构化解析，保持表格、图像和文本布局的完整性
- + 提供 Python SDK 和 Web 应用双重接口，既适合程序化集成也支持交互式使用
Cons
- - 主要专注于 PDF 处理，对其他文档格式的支持可能有限
- - 复杂文档的处理质量可能依赖于原始文档的质量和结构清晰度
- - 大规模批量处理时可能需要考虑计算资源和处理时间的平衡
Use Cases
- • 构建 RAG（检索增强生成）系统时，将企业内部 PDF 文档转换为向量数据库可索引的格式
- • 为 AI 代理开发智能文档分析功能，自动提取和结构化合同、报告中的关键信息
- • 建立知识管理系统，将历史文档资料转换为可搜索和可查询的结构化数据
Getting Started
Alternatives
Works with MinerU
Tools that integrate with MinerU, often used together in the same stack.
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