MinerU 的重點不是把 PDF 轉成一段純文字，而是保留文件可供後續處理的結構：表格、公式、圖文關聯和閱讀順序。它能處理 PDF、圖像、DOCX、PPTX 與 XLSX，並輸出 Markdown、JSON 與 HTML 等形式。
這讓它適合兩類工作。第一類是 RAG 或企業知識庫的前處理：保留的表格與公式可降低切塊與檢索前的人工清洗。第二類是掃描文件數位化：OCR 與本機部署選項讓敏感文件不必先交給第三方服務。
選擇時仍要看限制。高精度解析與大量批次處理通常需要更多運算資源，版本與模型也持續演進；任何特定格式、語言或掃描品質的準確度，都應以自己的樣本驗證。完整的功能比較、部署限制與延伸說明見英文版。
它想解決什麼
MinerU 面對的是 PDF 文字抽得出來、結構卻壞掉的問題。它把文件理解成版面、段落、表格、公式與圖像的組合，而不是一串 OCR 字元。
核心能力
它提供格式轉換、結構化解析、OCR 與掃描文件修復等能力，讓解析結果可直接進入檢索或資料處理流程。
輸入與輸出
輸入涵蓋常見的文件與圖像格式；輸出可選 Markdown、JSON 與表格用的 HTML，依下游用途決定。
結構化解析
表格、公式與閱讀順序需要保留，否則後續切塊與檢索會把原本相連的資訊拆散。
OCR 與掃描修復
掃描件需要先完成文字辨識與版面還原；實際成效會隨語言、掃描品質和版面複雜度而變化。
部署與運作
可依資料敏感度選本機、容器或服務式部署；批次處理前應先確認模型下載、硬體與快取策略。
與替代方案比較
MinerU 位在 OCR 與完整文件理解之間。只需文字時，較輕量的 OCR 工具足夠；需要表格、公式和閱讀順序時，解析管線的價值才會出現。
適用情境
它適合把長文件轉成可檢索、可追溯的結構化資料，尤其是技術文檔、報表與研究資料。
RAG 前處理與知識庫建構
先用樣本文件驗證解析品質，再設定切塊與索引策略；不要只依模型宣稱判定效果。
LLM 訓練資料清洗
中間格式能讓資料工程流程保留更多可檢查的結構，而非直接把文件壓成不可追溯的純文字。
學術文獻與技術文件整理
表格與公式的保留能降低手動整理成本，但仍要對關鍵數據做人工抽查。
掃描文件數位化
對敏感合約或歷史檔案，本機處理可避免先把原件送往外部服務。
部署與實際限制
首次環境設定、模型下載與高精度模式的資源成本都應納入評估。先以代表性文件做品質與成本測試，再擴大到批次工作。
參考資料
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