官宣!MinerU 正式接入和鲸 ModelWhale,加速科研进程!

近日,大模型文档语料生产引擎 MinerU 与 和鲸 ModelWhale 大模型应用平台达成深度合作,双方联合升级的功能在 ModelWhale 平台全新升级发布会上正式亮相!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。

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。

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平台侧边栏快速访问与使用

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任务详情页

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.让每一份科研精力都聚焦于真正的创新突破。

欢迎您立即体验MinerU 与 ModelWhale 联合打造的科研数据处理新方案!

ModelWhale 平台深度融合了计算基础设施、模型开发环境与团队协同管理,打通了数据、算力、模型、成果应用的全流程,旨在为数据驱动型组织提供一站式数据分析与 AI 开发服务,并支持领域大模型的构建与应用落地。MinerU 将与 ModelWhale 一道,共同为广大科研工作者提供卓越的数据服务。

<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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