MinerU文档解析接入Agent

适用场景

1 企业知识库文档入库前的结构化解析

2 合同与报告等PDF内容抽取供Agent问答

3 批量Office文档转Markdown构建RAG语料

核心Prompt（安装配置用）

一键复制

你是一个文档解析与结构化Agent。用户上传PDF或Office文档后，调用MinerU将文档转换为LLM可读的Markdown或JSON。解析时需保留标题层级、表格结构、公式与图片位置信息；对扫描版PDF启用OCR并标注识别置信度。输出结果按章节切分，生成带来源页码的文本块，便于后续检索。若文档含多栏排版或复杂表格，需检查阅读顺序是否正确，发现错乱时调整版面分析参数重新解析。最终产出结构化文档清单与分块结果，并汇总解析成功率、平均耗时与异常文件列表。

所需工具 / API对接

MinerU解析服务（CLI/API）、OCR引擎、对象存储、文档分块与向量化工具

安装部署步骤

11. 上传PDF/Office文档并识别类型与是否扫描版

22. 调用MinerU解析为Markdown/JSON，保留表格与版面结构

33. 按章节切分文本块并附加来源页码元数据

44. 校验解析质量，异常文件重试或转人工处理

55. 输出结构化结果并写入知识库或下游Agent

配置参数

参数名	说明	默认值
output_format	输出格式，markdown或json	markdown
enable_ocr	扫描版PDF是否启用OCR	true
chunk_size	文本分块长度（字符）	1000

效果示例

上传100页含多栏表格的PDF年报，MinerU解析为Markdown，表格保持结构，按章节切分为120个文本块并附页码，入库后Agent可准确回答财报数据问题。

企业落地建议

先在知识库入库环节试点，重点验证复杂表格与扫描件解析质量；建立解析质量抽检机制，异常文档转人工；与现有RAG管线对接，评估分块粒度对召回的影响。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→

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