MinerU 把複雜技術文件及論文公式轉為清爽Markdown

在打造本地知識庫或研讀論文時，暴力一點就是直接把文件丟到 Gemini NoteBook 看能不能把不懂的東西問出來，但有時候你一問 AI 就知道他根本沒有讀透文件，這時候你要搭配個 OCR 工具來辨識巢狀表格、程式邏輯或數學邏輯公式才能讀出來，這支由 OpenDataLab 開發的開源文件萃取工具 MinerU 服用後輸出個 Markdodn 在丟給 AI 在問問看會不會再跟你一本正經的胡說八道…

MinerU 技術重點拆解

辨識複雜數學、邏輯公式： 一般 OCR 工具遇到微積分或多重下標符號可能就扛不住了，拋一堆亂碼出來，MinerU 主動偵測行內與獨立公式區塊，直接轉譯為標準 LaTeX 語法，保留數學推導結構。

表格結構擷取： 可自動識別跨行、跨列的複雜表格，輸出清晰的 HTML 或 Markdown 表格，避免欄位錯位導致數據讀取混亂。

支援多文件格式：除了常見的PDF 解析，還能吃 Word、PPT 與 Excel 等文件。

方便 AI 解答： 由於可以輸出乾淨的 Markdown 與 JSON 格式，能盡可能地保留原始文件階層結構、標題層級與圖表關聯，把辨識文件丟給AI，有哪裡不懂的AI問到飽。

老黑應用場景分析

製作RAG知識庫前處理： 公司有累積多年的規格書、設備操作手冊等檔案，有打算朝向打造自有的AI知識庫系統，應該會發現很多文件不是有塞就好，可用 MinerU 幫你做為文件梳理的第一道步驟，整理出 AI 能懂得 Markdown 再餵進向量資料庫才有效果。

難啃的技術規格： 遇到塞滿繁複數學邏輯公司的手冊，你不太可能手動敲公式去問 AI 的，適當服用 MinerU 轉出 LaTeX 再交給AI協助， 能提高解答精準度。

舊文件數位化： 有很多早期掃描的 PDF 檔或老舊 Word 檔，交給 MinerU 把陳年表格與流程邏輯替換成 JSON 或 MD檔，為老舊系統文件重構省下龐大的人工整理成本。

這裡取得工具

官方網站：https://opendatalab.github.io/MinerU/

GitHub 專案庫：https://github.com/opendatalab/MinerU