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MinerU多语言OCR实战：俄语PDF到结构化Markdown的3步指南

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上周接到一份俄语技术手册，需求是把正文提取出来喂给 RAG。人工录入不现实，常见 OCR 一遇到西里尔字母就错字连片。MinerU 的多语言 OCR 可以直接把这类 PDF 解析成结构化 Markdown，下面记录完整流程。

⚡ 3步快速上手

先装核心包，再跑一条命令。注意-l参数只对 pipeline 后端生效，所以显式指定-b pipeline：

pip install "mineru[core]" mineru -p russian_doc.pdf -o output -b pipeline -l cyrillic

跑完后在output/里能看到 Markdown 和 JSON 两套产物。文档里对输入路径的描述见 docs/zh/usage/quick_usage.md。

🧭 内部是怎么做的

整条链路可以拆成四段。PDF 先做版面分析，把页面切成语义块；文本块交给 PP-OCRv5 的检测模型做文字定位；接着根据你传入的-l参数路由到对应语系的识别模型；最后做公式、表格还原，落成 Markdown 和 JSON。

关键点在于"检测与识别分离"：检测模型是统一的，识别模型按语系选。ch模型覆盖中文、英文、日文、繁体和拉丁文，cyrillic一个模型就能覆盖俄语、保加利亚语、哈萨克语等三十多种用西里尔字母书写的语言（见 mineru/utils/ocr_language.py 里的映射表）。

🌍 能力地图

自 2.1.0 起 pipeline 后端集成 PP-OCRv5 多语种识别模型，当时支持 37 种语言、平均精度涨幅超 30%；当前版本 README 中标注 OCR 已支持 109 种语言的检测与识别。命令行可选的语言档位如下：

它做不到的事，提前说清楚：

• 不做翻译。输出是原文文本加结构，俄语文档出来的还是俄语，翻译要接 LLM 后处理。
• pipeline 后端单文档只认一个识别模型，-l是文档级参数，不会按行自动换模型；同一份 PDF 混排两种语系时，选覆盖更广的那个档位。
• 竖排文本只有有限支持（2.1.0 更新说明原文如此），古籍竖排场景别指望。

🧪 场景实战

俄语论文批量入库。场景是几十个俄文 PDF 要进知识库。做法：统一用-b pipeline -l cyrillic跑批，俄语、保加利亚语、哈萨克语混在一起也不用逐个改参数。效果上，2.1.0 的 PP-OCRv5 升级对 37 种语言的平均识别精度涨幅超 30%（见 docs/zh/reference/changelog.md），西里尔字母这种以前重灾区提升最直观。

中英混排的商业报告。场景是合同里中英夹杂。做法：什么都不用加，ch档原生覆盖中英日繁拉五种文字，默认-l ch直接跑。效果是省掉逐段判断语言的环节，混排段落一次识别完。

大文档与多卡部署。场景是几百页的长文档，单进程吃紧。做法：用-s/-e按页码切分多次提交，或起mineru-router做多服务、多 GPU 编排，参数细节在 docs/zh/usage/cli_tools.md 有完整列表。效果是长文档不再占满一台机器，失败重跑只需重跑对应页码段。

⚠️ 避坑指南

现象：传-l japan或-l en报错。原因：新版本移除了日语、繁体、英文、拉丁这几个选项，这些场景统一路由到ch模型。一行解决：改成-l ch。

现象：-b vlm时传了-l却不生效。原因：-l仅用于 pipeline 后端，VLM 后端是原生多语言识别，不依赖语言参数。一行解决：多语言场景改mineru -p doc.pdf -o output -b pipeline -l arabic。

现象：首次运行卡在模型下载。原因：默认模型源是 huggingface，国内网络经常不通。一行解决：export MINERU_MODEL_SOURCE=modelscope后重跑，或用mineru-models-download预下载。

现象：俄语文档默认跑出来错字多。原因：默认ch模型的字典不含西里尔字母，属于用错了档位而非模型能力问题。一行解决：-l east_slavic（俄白乌够用）或-l cyrillic（覆盖面最大）。

想动手试，直接用仓库里的 demo/pdfs/demo1.pdf 跑一遍快速上手的命令；参数全集查 docs/zh/usage/cli_tools.md。

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