官宣!MinerU 正式接入和鲸 ModelWhale,加速您的科研进程!

MinerU 接入 ModelWhale 加速科研进程

近日,和鲸 ModelWhale 大模型应用平台全新升级发布会成功举办,并宣布与智能数据提取工具 MinerU 达成合作!会上特邀 OpenDataLab 负责人魏利群,为与会观众详细阐述 OpenDataLab 及 MinerU 应用实践。此次合作将 MinerU 强大的文档解析能力深度集成至 ModelWhale 智能工具中,为科研工作提供坚实数据支持。

拥抱大模型时代的 ModelWhale,助力企业级团队科研

和鲸科技旗下的数据科学协同平台 ModelWhale 基于 ModelOps 理念,深度融合计算基础设施、模型开发环境与团队协同管理,打通数据、算力、模型、成果应用全流程,为数据驱动型组织提供一站式数据分析与 AI 开发服务,推动领域大模型的构建与应用落地。

大模型浪潮既带来机遇,也伴生挑战。ModelWhale 深知:唯有掌握与大模型/智能体的高效协同,方能解锁科研创新的巨大潜能,释放人类创造力。基于此,ModelWhale 在 RAG 知识库构建、大小模型协同调度、可视化 AI 工作流编排、应用中心实现关键突破,全面升级为大模型应用平台,以更强大的功能和更灵活的适应性,拥抱大模型时代,助力企业级 LLMOps 和智能体开发场景。

RAG 知识库

支持 RAG 知识库将团队现有的文献报告、课件等统一管理;同时,针对 RAG 工作流,设计了完善的全流程功能支持,包括知识片段导入、增删改查管理,新文件自动按需求分段清洗等,既方便团队成员使用,也便于对接智能体进行解读。

大小模型协同设施

基于 Git 的大小模型管理方案,一行代码即可推/拉超大模型,一键部署为云端服务,与团队共享。

可视化 AI 工作流编排

灵活的 Agent + Workflow 编排工具,一键连通平台所有知识和模型资产,丝滑对接外部 LLM 与 MCP 服务,像搭乐高一样造智能应用。

应用中心

聚焦成果化数据资产共享,应用中心支持将编排工具中设计的智能体直接发布至应用中心,实现团队内共享;也可通过链接添加第三方的优质应用,整合领域内常用工具。

如何在 ModelWhale 中启用 MinerU

用户在 ModelWhale 创建新试用组织后,即可通过平台侧边栏,在 Notebook 项目和应用编排中快速下载并运行 MinerU 项目,操作路径清晰便捷,充分覆盖日常使用及业务高峰场景。

  • 领先解析,奠定数据基石: 当您需要处理科研文献、报告等 PDF、Word 文档时,可直接在 ModelWhale 平台便捷上传。依托 MinerU 行业领先的解析能力,平台将快速输出高精度的文本、表格等结构化数据,为后续深入分析提供坚实可靠的数据基础。

  • 知识库核心能力升级: ModelWhale 平台的 RAG 知识库在解析 PDF 和 Word 文档的关键环节,现已全面升级,由 MinerU 提供底层技术支持。用户在知识库上传文档时,后台将自动调用 MinerU 成熟高效的解析流程,显著提升知识入库的准确性、效率与可靠性,为构建高质量知识中枢提供强大引擎。

此次 MinerU 与 ModelWhale 的官方合作,旨在让更多数据爱好者与应用团队批量、快速、准确地解析 AI 语料,标志着 ModelWhale 在文档智能化处理的一大跃升。

<think>好的,用户想知道如何将RAGFlow与MinerU集成。首先,我需要确认这两个工具的具体功能它们集成的主要目的。RAGFlow通常涉及检索增强生成流程,可能用于文档解析生成响应,而MinerU可能是一个数据挖掘或资源管理的工具。用户可能希望整合两者的数据处理能力,提升信息检索处理的效率。 接下来,我应该回顾现有的文档社区资源,看看是否有方支持的集成方法。比如,检查RAGFlowMinerU的API或插件系统是否允许互相调用。可能需要通过API接口进行数据交换,或者利用中间件来连接两者的工作流。 另外,用户提到的引用[^1]提到RAG的优化模块,比如文档解析检索的改进。集成MinerU可能需要关注这些模块的优化,比如使用MinerU的数据预处理能力来增强RAGFlow的检索效果。可能需要配置MinerU作为RAGFlow的一个组件,或者将MinerU的处理结果输入到RAGFlow的流程中。 还需要考虑集成的具体步骤:安装必要的依赖、配置环境变量、编写连接代码或使用现有的SDK。可能需要分步骤指导用户如何设置API密钥、定义数据管道以及测试集成后的系统性能。 最后,确保回答结构清晰,分点说明方法注意事项,并提供相关的问题帮助用户深入理解可能遇到的挑战优化点。</think>### RAGFlow与MinerU集成方法 #### 1. 环境准备与依赖配置 - **核心步骤**: 1. 确保RAGFlow与MinerU均部署在兼容环境中(推荐Python 3.8+,Docker环境)。 2. 安装RAGFlow的SDK(如`pip install ragflow-sdk`)MinerU客户端(如`pip install mineru-client`)。 3. 配置两者的API密钥或访问权限,通常需在环境变量中设置: ```bash export RAGFLOW_API_KEY="your_key" export MINERU_API_KEY="your_key" ``` #### 2. 数据管道对接 - **流程说明**: - **步骤1**:通过MinerU进行数据预处理(如文本清洗、实体识别),输出结构化数据。 ```python from mineru_client import DataProcessor processor = DataProcessor(api_key=os.getenv("MINERU_API_KEY")) cleaned_data = processor.clean_text(raw_documents) ``` - **步骤2**:将处理后的数据注入RAGFlow的检索模块: ```python from ragflow import RAGPipeline rag = RAGPipeline(api_key=os.getenv("RAGFLOW_API_KEY")) rag.index_documents(cleaned_data) ``` #### 3. 联合工作流配置 - **关键代码示例**: ```python # 定义集成流水线 def integrated_pipeline(query): mineru_results = processor.analyze(query) # MinerU语义解析 rag_response = rag.generate_response(mineru_results["keywords"]) return {"analysis": mineru_results, "answer": rag_response} ``` #### 4. 性能调优与监控 - **优化建议**: - 在检索阶段,利用MinerU的元数据标记功能增强RAGFlow的向量检索精度。 - 启用RAGFlow的异步模式(`async_mode=True`)以提升高并发场景下的响应速度[^1]。
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