今天被一个我们中国开发的PDF转换成Markdown和JSON格式工具惊艳到了，立马推荐给各位。

MinerU:A high-quality tool for convert PDF to Markdown and JSON.一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。下面是官方的一些例子的图片

MinerU 是一款专为大模型时代设计的智能文档解析工具，能够高效处理 PDF、Word、PPT 等格式的文档，并将其转换为 Markdown、JSON 等结构化格式。

一、核心功能与特点

1. 多模态内容解析
   MinerU 支持文本、图像、表格、公式（包括 LaTeX 格式）、化学方程式等多种元素的精准提取与转换。例如，表格可自动转为 HTML 格式，公式则转换为 LaTeX，适合学术论文或技术文档的处理。
2. 结构保留与语义优化

保留原始文档的标题、段落、列表等层级结构，输出符合人类阅读顺序的文本。

自动删除冗余内容（如页眉、页脚、脚注、页码），确保语义连贯。

3. OCR 增强与多语言支持
   针对扫描版 PDF 和乱码文件，MinerU 提供 OCR 功能，支持 84 种语言的文字识别，尤其适合多语言混合文档处理。
4. 灵活的输出格式
   支持 Markdown、JSON 等格式，其中 JSON 可按阅读顺序排序，并包含中间格式的丰富元数据，便于后续 NLP 任务或知识库构建。

二、技术优势

1. 大模型驱动的高精度解析
   借助大语言模型（LLM）能力，MinerU 在复杂布局文档（如多栏排版、图表混排）中表现优异，减少了传统工具常见的错位或遗漏问题。
2. 跨平台与硬件加速

兼容 Windows、Linux、macOS 系统，支持纯 CPU 运行，同时提供 GPU（CUDA）、NPU（CANN）、MPS 加速选项。

推荐配置为 16GB 以上内存和 SSD 存储，显存 8GB 以上的 NVIDIA GPU（如 RTX 3060~4090）可启用全部加速功能。

3. 轻量化部署
   提供网页版、客户端和 API 三种使用方式。客户端无需注册，开箱即用；API 支持批量处理，免费用户每日可解析 2000 页。

三、适用场景

1. 大模型训练与微调
   通过生成高质量结构化语料，MinerU 可为 LLM 提供清晰的训练数据，提升模型对文档内容的理解能力。
2. 知识库（RAG）优化
   将 PDF 转换为 Markdown 后，AI 能更高效地识别文档结构（如标题层级、重点段落），从而改善检索增强生成的效果。
3. 学术研究与工业应用
   适用于论文解析、技术手册处理、多语言文档翻译等场景，尤其适合需保留公式和表格的理工科资料。

四、使用方法

1. 快速上手

网页版：访问 MinerU 官网注册后免费使用。

客户端：下载对应系统的安装包（Windows/macOS/Linux），支持离线运行。

2. 高级功能配置

OCR 启用：在设置中勾选“Force OCR”以处理扫描文件。

公式识别：开启“Formula Recognition”选项，确保复杂公式的准确转换。

批量处理：通过 API 提交任务，利用命令行或脚本自动化流程。

3. 效果验证
   用户测试显示，MinerU 在处理混合排版文档时，结构还原度超过 90%，且转换速度比同类工具快 30% 以上。

五、与其他工具对比

与传统的 PDF 转换工具（如 Markitdown）相比，MinerU 的优势在于：

• 结构化深度：保留标题层级、列表项等细节，而非简单文本拼接。
• 多元素支持：同时提取图像描述、表格标题等元数据，适合多模态应用。
• AI 友善性：输出的 Markdown 包含语义标记（如 ### 标题、**加粗**），显著提升大模型解析效果。

总结：MinerU 凭借其多模态解析能力、大模型驱动的精度优化以及灵活的部署方式，成为文档处理领域的高效工具，尤其适合需要结构化数据支持的 AI 训练、知识库构建和学术研究场景。用户可根据需求选择免费版或 API 服务，快速实现文档智能化转型

下一篇：如何使用MinerU