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MinerU :面向 Agent 的文档解析工具(一)
2026/10/17 6:52:39 网站建设 项目流程

一、MinerU

MinerU 是一个面向 Agent 的文档解析工具,核心作用是把各种格式的文档(PDF、图片、Office 文档等)解析成可读、可引用、可继续阅读的结构化内容。

它的定位很明确:

  • 不是RAG 框架

  • 不是向量数据库

  • 不是“聊天式文档问答”应用

  • 是一个命令行文档阅读器,供 Agent 调用

它特别适合处理扫描件、表格、公式、复杂版面的文档。

二、支持的输入格式

类型扩展名
PDF.pdf(含扫描件、学术论文)
图片.png、.jpg、.jpeg、.webp、.gif、.bmp、.tiff、.jp2
Word.doc、.docx
PowerPoint.ppt、.pptx
Excel.xls、.xlsx
富文本.rtf
OpenDocument.odt、.ods、.odp
EPUB.epub
OFD.ofd
HTML.html、.htm、.shtml
MHTML.mhtml、.mht
CSV / TSV.csv、.tsv

注意:纯文本文件(.txt、.md、.markdown、.rst、.tex)不解析,直接读取。

三、四档解析质量(Quality Tiers)

MinerU 提供四档解析质量,控制质量、速度和计算资源的权衡:

档位中文名质量与速度适用场景
flash极速解析质量最低,速度最快预览、索引,不作为最终阅读质量
basic基础解析基础质量,速度中等隐私本地阅读、低资源设备
standard标准解析标准高质量,速度与 basic 相近默认档位,普通阅读和复杂文档
advanced高级解析困难文档质量更好,速度最慢极难文档、追求最高质量

默认行为:

  • 不指定--tier时,默认用standard

  • flash不会作为默认的最终阅读质量

  • advanced不会自动选择,需要显式指定

四、安装方式

要求

  • Python >= 3.10, < 3.15

  • 建议在虚拟环境中安装

方式一:使用 uv(推荐)

pip install uv uv venv .mineru --python 3.12 # Linux/macOS source .mineru/bin/activate # Windows (PowerShell) .\.mineru\Scripts\Activate.ps1 uv pip install -U "mineru>=4.0,<5"

方式二:使用 uv tool

uv tool install --python 3.12 "mineru>=4.0,<5"

方式三:使用全局 pip

pip install "mineru>=4.0,<5"

默认安装即可开箱即用:小模型用 ONNX CPU 推理,VLM 用 llama.cpp Vulkan 模式,在绝大多数设备上兼容性良好。

如果设备有NVIDIA GPU,可以安装mineru[full]获得最佳吞吐:

mineru server stop mineru server status --json uv tool install --force "mineru[full]>=4.0,<5" mineru server start mineru server status --json

五、模型引擎与硬件要求

Extra模型引擎安装方式
baseONNX + llama.cpp默认包含
torchONNX + PyTorch + llama.cppmineru[torch]
fullONNX + PyTorch + llama.cpp + vLLM/lmdeploy/mlxmineru[full]
档位模型引擎模型下载最低内存加速器
basicONNX~0.8 GB2GB无(CPU 可用)
basicPyTorch~0.8 GB8GB推荐 GPU/MPS
standard/advancedONNX + llama.cpp~2 GB8GBCPU 可用,推荐 Vulkan
standard/advancedPyTorch + llama.cpp~2 GB16GB需要 GPU/MPS,8GB+ 显存
standard/advancedPyTorch + vLLM/lmdeploy/mlx~3 GB16GB需要 GPU/MPS,8GB+ 显存

硬件推荐:

硬件推荐启动档位模型引擎Extra
MacOS Apple SiliconstandardPyTorch + llama.cpptorch(已内置)
MacOS Intel CPUbasicONNXbase
Linux/Windows NVIDIA GPU 8GB+standardPyTorch + vLLM/lmdeployfull
Linux/Windows NVIDIA GPU 4GB+basicPyTorchtorch
Linux/Windows 现代 iGPUstandardONNX + llama.cppbase
Linux/Windows 无现代加速器basicONNXbase

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