MinerU：一站式智能数据提取工具
MinerU 是一款由上海人工智能实验室（OpenDataLab）开发的一站式开源数据提取工具，专注于从非结构化数据（如 PDF 文档、网页和电子书）中提取高质量的结构化数据。它支持将复杂的多模态文档（包括图片、表格和公式）转换为清晰易分析的 Markdown 和 JSON 格式。
作为一款开源工具，MinerU 旨在简化 AI 数据处理流程，帮助研究人员和开发者高效提取文档中的内容。其精准的内容提取能力和对复杂文档结构的处理，使其成为数据分析、AI 训练和文档处理领域的强大助手。
MinerU 的开源特性、持续更新以及对本地部署和在线演示的支持，进一步提升了其适用性和用户友好性，成为众多开源工具中的佼佼者。
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已经提供了开箱即用的客户端！在线使用需要+86号码注册
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解析效果很不错。
特点/优点/缺点/价格/未来开发计划
- 特点：支持从 PDF、网页和电子书中提取数据；处理多模态文档，包括文本、图片、表格和数学公式；将数据转换为 Markdown 和 JSON 等机器可读格式；支持快速部署（通过 Dockerfile）和在线演示（Huggingface 和 Modelscope）。
- 优点：开源免费，代码和工具公开可用；提取精度高，尤其是在处理复杂文档结构时；支持多格式输出，适合多种下游应用；由上海人工智能实验室开发，技术背景可靠；持续更新，修复 bug 并优化功能；提供本地部署和在线演示选项，灵活性高。
- 缺点：对于新手用户可能存在一定的学习曲线，特别是在本地部署或配置时；部分功能可能需要技术背景以充分利用；目前文档和支持资源可能主要以技术社区为主，普通用户可能需要额外学习。
- 价格：MinerU 是一款完全开源的工具，没有付费版本或订阅计划。以下是价格信息的表格展示：
| 版本 | 价格 | 功能特点 | 适用对象 |
|---|---|---|---|
| MinerU (开源标准版) | 免费 | PDF/网页/电子书数据提取，转换为 Markdown/JSON | 研究人员、开发者、数据分析师 |
| MinerU (本地部署版) | 免费 | 支持本地部署，适合企业或个人定制化需求 | 技术团队、企业用户 |
| MinerU (在线演示版) | 免费 | 通过 Huggingface 或 Modelscope 快速体验 | 初次使用者、测试用户 |
- 未来开发计划：根据 GitHub 页面和相关信息，MinerU 团队持续修复 bug 并优化功能，未来可能进一步扩展对更多文档类型和数据格式的支持。用户可以通过关注官方 GitHub 仓库
https://github.com/opendatalab/MinerU获取最新动态和开发计划。
同类型的产品名称
- PaddleOCR
- Marker
- Unstructured
- Zerox
- Sparrow
- pdf-extract-api
- DFlux
- Mathpix
支持的平台
- Windows（通过本地部署支持）
- macOS（通过本地部署支持）
- Linux（通过本地部署支持，Dockerfile 快速部署）
- iOS（目前不支持）
- Android（目前不支持）
- Web（支持在线演示版本，通过 Huggingface 和 Modelscope 访问）
文章标签
- 智能数据提取
- PDF 转换工具
- 开源软件
- 多模态文档处理
- AI 数据处理
- Intelligent Data Extraction
- PDF Conversion Tool
- Open Source Software
- Multimodal Document Processing
- AI Data Processing
参考资料源地址
- 官方网站：https://mineru.net/
- GitHub 仓库：https://github.com/opendatalab/MinerU
- 客户端页面：https://mineru.net/client
- 新闻报道：https://www.aibase.com/news/11504
- 产品页面：https://www.producthunt.com/products/mineru-one-stop-data-extraction-tool
- 技术文章：https://www.marktechpost.com/2024/10/05/mineru-an-open-source-pdf-data-extraction-tool/
- 学术论文：https://arxiv.org/abs/2409.18839
安装与使用方法
- 下载与安装：
- 访问 MinerU 的 GitHub 仓库
https://github.com/opendatalab/MinerU，下载源代码或查看详细安装指南。 - 对于本地部署，可以使用提供的 Dockerfile 快速搭建环境，适合有技术背景的用户。
- 如果不想本地安装，可以直接访问在线演示页面（通过 Huggingface 或 Modelscope），无需额外配置。
- 客户端选项：MinerU 官方网站提供了一个客户端页面
https://mineru.net/client，可能包含开箱即用的客户端应用，但具体信息尚未确认。用户可以访问该页面查看是否有预构建的应用程序下载。
- 访问 MinerU 的 GitHub 仓库
- 设置与配置：
- 本地部署用户需按照 GitHub 文档配置环境，可能涉及安装依赖项（如 Python 库）和设置参数。
- 在线演示用户只需上传文档（如 PDF 文件）即可开始体验，无需额外设置。
- 使用核心功能：
- 文档上传：支持上传 PDF、网页链接或电子书文件，工具会自动解析内容。
- 数据提取：MinerU 会智能提取文本、图片、表格和公式，并转换为 Markdown 或 JSON 格式。
- 结果导出：用户可以下载处理后的文件，或将结果用于下游任务（如 AI 模型训练或数据分析）。
- 获取帮助：
- 查看 GitHub 仓库中的文档和 issue 页面，获取技术支持或报告问题。
- 参考相关教程（如
https://stable-learn.com/en/mineru-tutorial/）以了解更多使用技巧。
个人分享与感受
作为一个对数据提取和文档处理有一定需求的用户，我对 MinerU 的功能和开源特性印象深刻。它能够精准处理复杂的 PDF 文档，并将内容转换为易于分析的格式，这对于需要处理大量文档的研究人员或开发者来说无疑是一个巨大的福音。
此外，MinerU 的开源性质让我可以自由查看代码、参与改进或根据需求定制功能，这种开放性在商业工具中很难找到。唯一的小遗憾是对于非技术用户来说，本地部署可能稍显复杂，但在线演示版本很好地弥补了这一不足。如果官方确实提供了开箱即用的客户端（如 https://mineru.net/client 页面可能包含的内容），那将进一步降低使用门槛。
如果你正在寻找一款高效的文档数据提取工具，尤其是有 PDF 转换需求，我强烈推荐尝试 MinerU。无论是通过在线演示快速体验，还是深入研究其代码进行定制，甚至访问客户端页面下载可能的预构建应用，它都能满足不同层次用户的需求。不妨访问官方网站或 GitHub 仓库，探索这款工具的潜力！
