Python
opendatalab / MinerU
PDF 및 오피스 문서와 같은 복잡한 문서를 에이전트 워크플로우용 LLM 준비 마크다운/JSON으로 변환합니다.
71.4K
6.0K
11일 전
이 프로젝트에 대해
opendatalab 님의 MinerU 프로젝트는 GitHub에서 71.4K개의 별을 받으며 많은 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 Python 환경에서 유용하게 활용될 수 있으며, 최근 오픈소스 커뮤니티에서 활발한 기여와 토론이 이루어지고 있는 트렌딩 레포지토리입니다.
Language Breakdown
Python 99%Dockerfile 1%
🇰🇷 한국어 번역 README
캐시 히트영어 | 简体中文
🚀지금 MinerU에 접속→✅ 설치 불필요 웹 버전 ✅ 풀 기능 데스크톱 클라이언트 ✅ 즉시 API 접근; 배포 번거로움 없이 한 번의 클릭으로 모든 제품 형식 사용 가능. 개발자들은 바로 시작하세요!
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MinerU — LLM · RAG · 에이전트 워크플로우용 고정밀 문서 파싱 엔진 PDF · DOCX · PPTX · XLSX · 이미지 · 웹 페이지를 구조화된 Markdown / JSON으로 변환 · VLM+OCR 듀얼 엔진 · 109개 언어 MCP 서버 · LangChain / Dify / FastGPT 네이티브 통합 · 10개 이상 국내 AI 칩 지원
🔍 핵심 파싱 기능
DOCX,PPTX,XLSX파싱 네이티브 지원- 수식 → LaTeX · 표 → HTML, 정확한 레이아웃 재구성
- 스캔 문서, 손글씨, 다단 레이아웃, 페이지간 표 병합 지원
- 출력은 인간 읽기 순서 준수, 자동 헤더/푸터 제거
- VLM + OCR 듀얼 엔진, 109개 언어 OCR 인식
🔌 통합
| 사용 사례 | 솔루션 |
|---|---|
| AI 코딩 도구 | MCP 서버 — Cursor · Claude Desktop · Windsurf |
| RAG 프레임워크 | LangChain · LlamaIndex · RAGFlow · RAG-Anything · Flowise · Dify · FastGPT |
| 개발 | Python / Go / TypeScript SDK · CLI · REST API · Docker |
| 노코드 | mineru.net 온라인 · Gradio WebUI · 데스크톱 클라이언트 |
🖥️ 배포 (프라이빗 · 완전 오프라인)
| 추론 백엔드 | 최적 용도 |
|---|---|
| 파이프라인 | 빠르고 |
🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.
이 정보는 AI가 자동으로 분석한 결과입니다. 정확한 내용은 원문을 확인하세요.
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