MinerU 2025 最新使用指南：PDF / 电子文档转 Markdown 全流程解析

MinerU 2025 是上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队推出的开源工具，专为复杂 PDF 文档解析而生。它能把 PDF 里的图片、表格、公式等多模态内容精准转换成 Markdown 格式，还支持 Word、PPT 等电子文档处理，是大模型训练、知识库构建的得力助手。

举个例子，学术论文里的双栏排版、复杂公式，用 MinerU 转换后，Markdown 能保留原结构，公式自动转成 LaTeX 格式，这对科研人员来说太实用了。还有企业合同，MinerU 能自动识别关键条款，像 “违约责任”“有效期”，大大提高审查效率。

多模态内容提取
MinerU 2025 能准确提取 PDF 中的图片、表格、公式。比如扫描版 PDF，它会自动启用 OCR 功能，支持 84 种语言识别，连 1990 年代泛黄的扫描文献都能处理，字符识别错误率降低 63%。表格识别方面，采用 GNN 图神经网络，复杂合并单元格的财报表格，行列识别准确率达 91%，远超传统规则法的 65%。
智能预处理
它会自动删除页眉、页脚、脚注、页码等干扰信息，确保语义连贯。处理多栏排版的学术论文时，能区分、参考文献、图表注释，耗时比人工减少 87%。
格式保留与转换
转换后的 Markdown 能保留原文档的标题、段落、列表等结构。公式转成 LaTeX 格式，连多层嵌套的量子力学公式都能完美转换，渲染错误率小于 3%。表格转成 HTML 格式，方便后续处理。
多平台支持与加速
MinerU 2025 兼容 Windows、Linux、Mac 平台，支持 CPU/GPU/NPU 加速。GPU 模式下，NVIDIA 4090 显卡处理速度可达 10,000+ tokens/s，比 CPU 快很多。

模型下载
执行下载脚本，自动从 Hugging Face 下载模型文件（约 3 - 5GB）。模型文件是 MinerU 解析能力的核心，下载后会自动配置到用户目录下的配置文件中。
GPU 加速配置（可选但推荐）

命令行方式：使用 mineru -p 文件名.pdf -o 输出目录 命令，MinerU 会自动选择最佳解析方法，将结果保存到指定目录。可指定语言参数（如 --lang zh）提高 OCR 准确性。
客户端方式：从官网下载桌面客户端，拖放文件或输入 URL 即可完成解析，支持导出 Markdown、JSON 等多种格式。

批量处理
对于大量文档，可通过 API 接口或命令行脚本批量处理。例如，使用 mineru -p 文件夹路径 -o 输出目录 命令，一次性转换整个文件夹内的 PDF 文件。
复杂文档处理技巧

内容校对
转换后的 Markdown 文件可能存在少量格式问题，需进行人工校对。例如，图片路径是否正确、表格是否对齐等。MinerU 提供可视化质检工具，可对比解析结果与原始 PDF，方便确认输出质量。
分块策略优化
传统文本切分方法容易破坏语义完整性，而 MinerU 的元信息可用于构建智能分块策略。例如，按章节标题分块，确保每个分块保持完整语义单元，提升检索与生成的准确性。
与其他工具集成
MinerU 可与 n8n 等工作流工具集成，实现自动化处理。例如，通过大模型对话调用 MinerU API，完成 PDF 文档自动转 Markdown 功能。

学术研究
某科研团队使用 MinerU 处理 10 万份学术论文，将数据入库周期从 6 个月压缩至 2 周，错误率从传统 OCR 的 34% 降至 5%。
企业合同处理
某律所通过 MinerU 自动识别合同中的关键条款，合同审查效率提升 40%，并发现 12 份高风险合同。
医疗病历数字化
某三甲医院用 MinerU 处理 10 万份纸质病历，扫描件 OCR 识别手写医嘱和印刷体诊断结果，数据入库周期从 6 个月压缩至 2 周，并自动隐去患者敏感信息。