Об этом проекте

MinerU — это высокоточный движок разбора документов, предназначенный для преобразования сложных форматов документов в машиночитаемые структурированные данные для последующих рабочих процессов LLM, RAG и агентов. Он нативно поддерживает входные данные PDF, изображений, DOCX, PPTX и XLSX и выводит Markdown или JSON с сохранением порядка чтения. ## Ключевые возможности - **Нативный разбор множества форматов**: обрабатывает PDF, отсканированные документы, изображения, DOCX, PPTX и XLSX без необходимости предварительного преобразования в PDF. - **Сохранение структуры**: удаляет верхние и нижние колонтитулы, сноски и номера страниц; выводит заголовки, абзацы, списки, таблицы и текст в удобном для чтения человеком порядке для одноколоночных, многоколоночных и сложных макетов. - **Извлечение формул и таблиц**: автоматически преобразует формулы в LaTeX, а таблицы в HTML, включая объединение таблиц, разрывающихся между страницами, и распознавание содержимого таблиц. - **Движок OCR**: автоматически обнаруживает отсканированные или повреждённые PDF-файлы и включает OCR, поддерживая 109 языков. Серверная часть pipeline использует PP-OCRv6 начиная с версии 3.4. - **Двойные серверные части вывода**: предлагает три режима — `pipeline` (на основе правил, быстрый, работает на CPU/GPU), `vlm-engine` (на основе VLM, высокая точность, поддерживает vLLM/LMDeploy/mlx) и `hybrid-engine` (сочетает нативное извлечение текста с VLM для низкого уровня галлюцинаций). - **Выбор моделей**: модели VLM включают серию MinerU2.5-Pro; в релизе 3.3 появился параметр `effort` (medium/high) для баланса между скоростью и точностью. ## Интеграция и развёртывание - **SDK и интерфейсы**: SDK для Python/Go/TypeScript, CLI, REST API, Docker и Gradio WebUI. - **Фреймворки**: нативные интеграции с LangChain, LlamaIndex, RAGFlow, Dify, FastGPT, Flowise и MCP Server для инструментов ИИ-кодинга, таких как Cursor, Claude Desktop и Windsurf. - **Маршрутизация и масштабирование**: включает `mineru-api` для синхронных и асинхронных конечных точек задач и `mineru-router` для единой точки входа и балансировки нагрузки между несколькими сервисами и GPU. Поддерживается многопоточный параллельный вывод. - **Поддержка платформ**: работает на Windows, Linux и macOS, включая среды с чистым CPU и ускорение GPU/MPS. - **Приватное/офлайн-развёртывание**: модели можно загружать и кэшировать локально; поддерживаются отечественные ИИ-чипы, такие как Ascend, Cambricon, Enflame, MetaX, Moore Threads, Kunlunxin, Iluvatar, Hygon, Biren и T-Head. ## Лицензия и происхождение MinerU возник в рамках проекта предобучения InternLM и поддерживается OpenDataLab. Начиная с версии 3.1.0 он использует собственную открытую лицензию на основе Apache 2.0 (ранее AGPLv3). Онлайн-веб-приложение, настольный клиент и API доступны на mineru.net, демонстрации — на Hugging Face и ModelScope.