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## RAGFlow
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RAGFlow 是一款开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎与应用平台，深度融合了深度文档理解、自动化 RAG 工作流与大模型调用，打通了复杂数据处理、知识检索、增强生成的全流程，旨在为企业及开发者提供一站式智能问答开发服务，并支持各类复杂场景下大模型的构建与应用落地。
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目前，MinerU 已深度集成至 RAGFlow 知识库在线版本，作为内置 PDF 文档解析器，为用户知识库搭建提供专业、可靠的文档解析支持。本地部署版本部署使用方式详见下方使用教程。
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使用可访问：https://demo.ragflow.io/
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## 使用教程：如何在 RAGFlow 中使用 MinerU
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### 一、安装配置
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首先，我们建议您通过 docker 的形式在本地部署 RagFlow 以方便使用 MinerU 插件作为解析工具。在安装完 RagFlow 后执行：
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1. **版本检查：**
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确保你的RAGFlow版本 >= `v0.21.1`。
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2. **更新 .env 文件：**
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为了确保服务能被平稳修改，建议先在 `cmd` 运行 `docker compose down` 停掉服务。
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打开 `.env` 文件，在文件的末尾，添加这两行代码，保存文件。
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```Python
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HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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MINERU_EXECUTABLE=/ragflow/uv_tools/.venv/bin/mineru
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```
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3. **启动并进入容器：**
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在 `cmd` 中，重新启动服务：`docker compose up -d`
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等待服务全部 `Running` 或 `Healthy` 后，运行以下命令进入RAGFlow的核心容器：
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```Bash
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docker compose exec ragflow-cpu bash
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```
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（你的命令行提示符会从 `C:\...>` 变为 `root@...`）
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4. **在容器内下载 MinerU 模型：**
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在容器内部，依次运行以下 5 条命令
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```Bash
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mkdir uv_tools
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cd uv_tools
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uv venv .venv
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source .venv/bin/activate
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uv pip install -U "mineru[core]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
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```
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5. **退出并重启：**
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安装完成后，输入 `exit` 并按回车。
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运行重启命令，让 RAGFlow 加载刚装好的 MinerU
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```Bash
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docker compose restart ragflow-cpu
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```
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### 二、使用入口
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在本地部署完毕后，要启用 MinerU，您需要在进入 RagFlow 特定知识库的配置页面并选择 MinerU 作为默认的 PDF 解析器。（注：RagFlow 在线版中已经内置了 MinerU 插件为您提供了高级的 PDF 文件解析能力，使用方式与此一致。）
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**入口和配置步骤：**
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1. **进入知识库配置：**
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1. 首先，在您的知识库管理界面，选择您需要配置的特定知识库（例如图示中的 "content" 知识库）。
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2. 在知识库详情页面的左侧导航栏中，点击【**配置**】选项卡。
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2. **定位 PDF 解析器设置：**
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1. 向下滚动页面，找到“**Ingestion pipeline**”（摄取管道）设置部分。
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2. 在此部分中，您会看到一个名为【**PDF解析器**】（PDF Parser）的选项。
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3. **选择 MinerU：**
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1. 点击【PDF解析器】旁边的下拉菜单。
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2. 从可用选项中，选择【**MinerU**】。
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4. **保存修改：**
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1. 完成选择后，请务必点击页面底部的【**保存**】按钮，以使更改生效。
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