MinerU 实战训练营：RAG 数据预处理的最后一块拼图

背景

做过 RAG 的同学都知道，检索效果差，80% 不是召回算法的问题，是数据质量的问题。而数据质量问题，很大程度上源于文档解析这一环——PDF 里的表格、公式、图文关系，在传统解析工具下会大量损失。

MinerU 是目前开源社区中最成熟的解决方案之一，GitHub 58.5k+ Star，上海 AI 实验室出品。

核心能力速览

安装

pip install mineru

基础使用

from mineru import MinerU result = MinerU().parse("your_document.pdf") print(result.markdown) # 高保真 Markdown 输出

解析能力

多格式支持：PDF / PPT / DOCX / 图片 / 网页 URL
布局分析：多栏排版、旋转页面、复杂版式
表格还原：跨页 / 合并单元格 → Markdown / HTML / CSV
公式识别：LaTeX / MathML 输出
图文提取：保留上下文关联
集成生态：

原生 MCP 协议支持

Dify / Coze / n8n 插件
Claude Desktop / Notion 接入
REST API（支持高并发、Agent 免登录通道）
MinerU 实战训练营
OpenDataLab 官方主办，课程内容：

模块内容

多环境部署 NVIDIA 4090 + 国产沐曦算力平台
API 调用 批量 PDF 异步解析，高并发工程实践
模型微调 MinerU 1.2B SFT 全流程
Skill 开发 OpenClaw 文档问答 Skill
Agent 搭建 Vibe Coding + 真实场景落地
深度评测 Dingo 工具量化对标 + OCR 评测
时间：3月25日开营，5月7日结营，每周直播答疑

资源

报名：mineru.net/MDIC2026/competition
实战平台：www.heywhale.com/home/competition/69aa4e66e782130e4cb785bf
中文问答：deepwiki.com/opendatalab/MinerU
学员手册：aicarrier.feishu.cn/wiki/MvsnwWKMNiL9xLkxxfXcikKqnlg