高精度处理PDF工具，免费开源。支持API、DIFY。解析后的格式也很多：md、json等，支持提取所有图片。下载dockerfile和compose文件# linux wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/china/Dockerfile wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/compose.yaml # windows iwr https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/china/Dockerfile -OutFile Dockerfile iwr https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/compose.yaml -OutFile compose.yaml构建镜像# 构建镜像 docker build -t mineru:latest -f Dockerfile .GPU运行在运行之前，可以先检查下是否可以使用GPU。# 检查GPU nvidia-smi # 检查docker docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi # 能工作 = 你的 Docker 有 GPU # 失败 = 你的 compose 不能用 GPU 版。启动# 启动 Web API 服务（用于文件解析／API 调用） docker compose -f compose.yaml --profile api up -d # 启动 Gradio Web UI 服务（如果你想用 Web 界面交互） docker compose -f compose.yaml --profile gradio up -d使用（一）API基于FastAPI的接口程序，访问：http://localhost:8000/docs（二）Web 界面交互访问：http://localhost:7860/上传PDF，就可以解析查看结果。（三）Dify中使用安装MinerU插件配置MinerU服务的Base URL = 上方FastAPI-API接口，（localhost可能不行，可以换成局域网IP或dockerHost）服务类型选择本地部署即可其他不用配置。
修改配置文件后，一定要 docker compose down 再启动 docker compose up -d才会生效。 # 上传文件大小限制配置 UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT=200 UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT=100 UPLOAD_VIDEO_FILE_SIZE_LIMIT=1024 UPLOAD_AUDIO_FILE_SIZE_LIMIT=1024 # NGINX最大请求体（不然会报错：request entity too large） NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE=1024M # 字符串长度 CODE_MAX_STRING_LENGTH=300000 # 默认100000 # 数组长度 CODE_MAX_STRING_ARRAY_LENGTH=1000 # 默认30 CODE_MAX_OBJECT_ARRAY_LENGTH=1000 # 默认30 CODE_MAX_NUMBER_ARRAY_LENGTH=10000 # 默认1000 # 代码执行超时 SANDBOX_WORKER_TIMEOUT=600 # 默认15 CODE_EXECUTION_CONNECT_TIMEOUT=1200 CODE_EXECUTION_READ_TIMEOUT=1200 CODE_EXECUTION_WRITE_TIMEOUT=1200 # 模板转换 TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH=300000 # 默认100000 # 工作流执行时间 TEXT_GENERATION_TIMEOUT_MS=3600000 # 改为一个小时(默认60000 一分钟) # dify工作流并行层数 WORKFLOW_PARALLEL_DEPTH_LIMIT=5 # 对外暴露端口（避免与其他服务冲突） EXPOSE_NGINX_PORT=801 # 默认80 EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=4431 # 默认443 # 安装本地插件时的签名验证 FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false # 默认true FILES_URL=http//api:5001 本地测试也可使用：host.docker.internal
Dify 插件开发环境配置与初始化、打包插件
Dify 是一个开源的 AI 应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和管理基于大语言模型（LLM）的应用程序。它提供了可视化的流程编排、模型集成、数据处理等功能，支持多种主流 LLM（如 GPT、Claude、Llama 等），并允许用户通过简单的界面实现复杂的 AI 应用逻辑。Mac推荐使用brew全局安装，快速、方便# 安装 brew tap langgenius/dify brew install dify # 查看安装的版本 dify versionWindows下载dify插件https://github.com/langgenius/dify-plugin-daemon/releases下载后可以将文件名修改成dify.exe ，方便后续使用进入目录，运行dify version，出来版本就没问题了。开发插件Dify 插件开发脚手架 (CLI): 这是开发、调试和打包插件的核心工具，也称为 dify-plugin-daemon 或“插件开发 SDK”。Python 环境: 需要 Python 3.12 或更高版本。（使用虚拟环境！！！）创建一个插件# 初始化 dify plugin init # 按提示输入插件名称、作者等信息 ...打包插件dify plugin package 插件目录 # 如： dify plugin package ./my-tools