设计模式代码-仅供参考

最新推荐文章于 2025-07-23 10:29:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-23 10:29:21 发布 · 116 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#设计模式

博主学完设计模式后，打算将示例代码保存起来，以便后续查看。体现了对设计模式学习成果的重视和对后续复习巩固的规划。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

学完设计模式，示例代码保存着，以后看看。

Dify知识库搭建：MinerU——将PDF转化为markdown实际体验
xiezhipu的博客
11-16 6384
MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具（如markdown、json），可以很方便地抽取为任意格式。MinerU诞生于书生-浦语的预训练过程中，我们将会集中精力解决科技文献中的符号转化问题，希望在大模型时代为科技发展做出贡献。因此，我直接在gothub上把MinerU的工程下载了下来。进入到项目文件夹下，借助右键菜单，打开终端窗口。时间蛮久的，大家耐心等待吧。明天出结果了，我再回来更新。我这里第二步出了问题。
【多模态处理篇五】【DeepSeek文档解析：PDF/Word智能处理引擎】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-22 1102
你知道吗？全球每天产生的PDF文档超过10亿份，但90%的上班族还在用复制粘贴的笨办法处理文档！DeepSeek文档解析引擎就像给你的电脑装上了"文档翻译官"，能把PDF/Word里的文字、表格、公式甚至排版样式都变成AI能理解的"语言"。举个真实场景：法务小姐姐用这个工具处理200页的英文合同时，5分钟就能提取出关键条款、风险点、履约时间线，效率直接翻10倍！
dify+mineru 构建知识库
Python_cocola的博客
05-23 2022
安装依赖
mineru+dify改善dify中RAG解析pdf性能和效果
m0_45070559的博客
04-17 1045
上一篇文章中我们部署了mineru的API，在此基础上，默认dify也已经部署好，想要修改dify中上传知识库的pdf解析效果，联动mineru。主要是增加了mienru_parse函数简单调用了api，并将结果保存dify封装的Document类中。
【AI应用开发】Dify高阶玩法全解析：从知识库配置到多模态融合的实战案例与未来展望
07-27
内容概要：本文详细介绍了Dify这款生成式AI应用开发平台的高阶用法，帮助开发者和企业更好地利用其功能实现AI应用开发的质变。Dify作为一个开源大语言模型（LLM）应用开发平台，融合了后端即服务（BaaS）和LLMOps理念，支持知识库集成、检索增强生成（RAG）技术和强大的工作流设计功能。文章重点探讨了知识库配置进阶（如父子分块方案）、索引与检索策略（如高质量索引和经济索引），并通过实战案例展示了如何搭建智能客服系统和个性化内容生成工具。此外，还提供了模型选择与配置、工作流设计等方面的避坑指南，并展望了Dify未来在多模态融合、边缘计算和区块链技术结合等方面的发展潜力。; 适合人群：有一定编程基础和技术经验的开发者、企业和AI应用开发者。; 使用场景及目标：①希望深入了解Dify高阶功能，提升AI应用开发水平；②利用Dify搭建智能客服系统、个性化内容生成工具等实际应用场景；③避免在使用Dify高阶功能时遇到常见问题，确保项目顺利进行。; 其他说明：Dify未来发展方向包括多模态融合、边缘计算和区块链技术结合等，为AI应用开发带来更多可能性。希望读者持续关注Dify，共同探索其更多高阶用法，见证和参与人工智能技术发展的精彩历程。
Dify进阶：知识库构建，MinerU安装完成，看看效果
xiezhipu的博客
11-29 5814
由于我是windows电脑，使用的安装步骤是，直接从github下载MinerU的项目文件夹，在该文件夹启动终端。（注意docker cp命令是在container之外打的。上回说道，MinerU可以将pdf转化为Markdown，这对于大语言模型的知识库构建来说，十分重要。在docker desktop的界面上，找到这个container，可以拷贝它的ID。这个过程，在我这儿竟花费了足足一个半小时。害我几部短剧都看完了，也没等到最终的结果。按照官方的教程，到这里就已经是成功了。最终结果在这儿可以看。
解锁高难度PDF！MinerU部署保姆教程 + Dify联合解析《少年百科》
sinat_29950703的博客
07-03 1558
企业文档自动化处理中，PDF解析工具的选择至关重要。本文实测七款主流工具（包括MinerU、Doc2X等），发现MinerU在复杂排版场景表现最佳。文章对比了原生提取器与MinerU的差异，并提供了详细部署教程： Pip安装：支持本地UI界面和代码调用，可调整参数突破20页限制 Docker部署：推荐使用docker-compose方式，含GPU配置说明，同时解答了Windows环境下的路径问题 测试表明，MinerU显著提升了Dify处理复杂PDF的能力，建议用户根据实际需求测试后再部署。
【大模型:知识库管理】--MinerU本地部署
我是个好人呀，O(∩_∩)O
06-17 3030
摘要： MinerU是由上海人工智能实验室OpenDataLab团队开发的开源智能数据提取工具，专注于解析复杂PDF文档（含图片、公式、表格等），将其转换为结构化Markdown格式。其核心功能包括多模态内容处理、公式LaTeX转换、干扰元素去除及乱码修复，支持CPU/GPU和跨平台运行。部署需Python 3.10~3.13环境，可通过conda或Docker安装，提供本地及云模型源（HuggingFace/ModelScope）选择。工具链整合了LayoutLMv3、YOLOv8等模型，适用于学术、法律
MinerU：文档解析神器，实地测评
Jamence的博客
07-23 1071
MinerU是一款由上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队开源的一款高质量数据提取工具，评测其在多栏表格、代码、公式、多栏PDF、印刷体方面的识别能力。
容器部署MinerU
m0_60171711的博客
10-28 4945
MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具（如markdown、json），可以很方便地抽取为任意格式。MinerU诞生于书生-浦语的预训练过程中，我们将会集中精力解决科技文献中的符号转化问题，希望在大模型时代为科技发展做出贡献。相比国内外知名商用产品MinerU还很年轻，如果遇到问题或者结果不及预期请到issue提交问题，同时附上相关PDF。
MinerU部署
Dennisming的博客
03-04 687
重新使用 modelscope 命令下载 OpenDataLab/PDF-Extract-Kit 模型。可以看出不带版本号的模型，其目录里有这个缺失的 weights.pt 模型文件。修改配置文件/root/magic-pdf.json。.md 中即为解析的文本内容。
【Dify智能应用开发】基于AI原生应用与低代码平台的创意赛实战指南：从创意到落地全流程解析
最新发布
08-06
内容概要：本文档《Dify智能应用创意开发实战指南》详细介绍了一项围绕AI原生应用开发、低代码平台能力和多模态交互创新的前沿赛事——Dify Hackathon创意赛。文中解析了该赛事的赛题方向、核心技术栈（如开源工具链...
人工智能Coze平台核心能力解析：零代码对话机器人开发与多模态交互技术应用指南Coze平台的核心
08-03
内容概要：本文档详细解析了Coze平台的核心能力、新手入门指南、生产力提升技巧、API集成实践、企业级实战案例、性能优化指南以及安全合规实践。Coze是字节跳动推出的AI Bot开发平台，支持零代码搭建对话机器人、多...
【RAG优化】深度解析开源项目MinerU：从PDF解析到多模态理解的工业级解决方案
kakaZhui的博客
06-21 687
（GitHub: opendatalab/MinerU）是由OpenDataLab团队开发的开源文档解析工具，其核心价值在于将复杂的PDF文档转化为结构化数据。项目始于大模型预训练数据清洗需求，现已成为支持多模态文档理解的工业级解决方案。MinerU通过持续的技术迭代，正在重新定义文档智能处理的行业标准。其开箱即用的特性（支持Docker/K8s部署）和灵活的可扩展接口（插件式开发），使其成为构建文档理解Pipeline的理想基座。通过对比学习对齐文本/公式/图像的嵌入空间。
MinerU-pdf识别-本地部署
热门推荐
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
10-08 1万+
项目介绍：这是一款支持PDF、网页、电子书提取的一站式、开源、高质量数据提取工具。
MinerU教程第一弹丨Dify插件超详细配置攻略和工作流搭建案例，不允许还有人不会
OpenDataLab的博客
05-12 4423
MinerU与Dify联合研发的MinerU插件已在Dify市场上架，社区用户可通过该插件在Dify中搭建工作流。使用教程分为两种场景：一是配置MinerU官方在线API服务，需在Dify平台登录并添加MinerU插件，填写相关参数后即可使用；二是配置MinerU本地服务，前提是用户已在本地部署MinerU并构建了API服务，需在Dify中配置本地IP地址和端口。教程还提供了常见问题的解决方案，如处理PDF文件时遇到的错误，并指导用户如何通过修改Dify的配置文件来解决问题。最后，教程展示了如何通过Mine
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
丨汀、的博客
08-16 7977
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
Mineru保姆级部署教程
2201_75283933的博客
02-27 9051
MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具（如markdown、json），可以很方便地抽取为任意格式。
dify部署MinerU
04-10
<think>好的，我需要帮助用户了解如何在Dify中部署MinerU。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，找到相关的信息。根据引用[2]，用户已经安装了MinerU，并且成功将PDF转换为Markdown，这对于Dify的知识库构建很重要。引用[4]提到MinerU的功能，包括处理PDF和转换为LaTeX，这可能与Dify的知识库集成有关。 用户的问题是如何在Dify中部署或配置MinerU。从引用[2]中，用户已经通过Docker安装了MinerU，并进行了PDF转换测试。可能需要将MinerU处理后的Markdown文件导入Dify的知识库。引用[1]提到Dify使用BGE-M3作为嵌入模型，可能涉及知识库的配置步骤。 步骤可能包括：1. 使用MinerU处理PDF生成Markdown；2. 将这些文件上传到Dify的知识库；3. 配置Dify使用正确的嵌入模型。需要确保文件路径正确，并且Dify能访问处理后的文件。另外，引用[5]提到Docker拉取镜像的问题，可能需要确认CUDA版本或使用特定标签的镜像以避免错误。 总结步骤：安装MinerU，转换PDF，将输出导入Dify知识库，配置嵌入模型，处理可能的Docker问题。需要检查Dify文档是否有直接集成MinerU的方法，或者是否需要手动上传生成的文件。</think>### Dify平台部署MinerU的配置方法 #### 1. MinerU与Dify的集成逻辑 MinerU作为PDF预处理工具，其输出结果需要手动导入Dify知识库系统。核心流程为： - **PDF预处理**：使用MinerU将PDF转换为带LaTeX公式的Markdown文件[^4] - **文件导入**：将生成的结构化文件上传至Dify知识库 - **向量化处理**：Dify自动调用已配置的BGE-M3嵌入模型进行向量化[^1] #### 2. 具体操作步骤 **(1) MinerU环境部署** ```bash # Windows WSL环境下构建Docker镜像 docker build -t mineru:latest . # 运行容器时需挂载GPU（确保已安装CUDA 11.8+[^3]） docker run --rm -it --gpus=all mineru:latest /bin/bash ``` **(2) 文件转换操作** ```bash # 在容器内执行转换命令（需提前用docker cp导入PDF） magic-pdf -p test.pdf -o output_dir -m auto ``` 转换后的Markdown文件将包含： $$ E = mc^2 $$ 等LaTeX公式，保持数学表达式结构化[^4] **(3) Dify知识库配置 1. 登录Dify控制台 2. 创建新知识库 -> 选择"文件上传"类型 3. 上传MinerU输出的Markdown文件夹 4. 验证索引状态（确保BGE-M3模型已正常加载[^1]） #### 3. 常见问题处理 - **CUDA版本冲突**：需匹配NVIDIA驱动版本，推荐使用`nvidia/cuda:11.8.0-base`等明确版本标签[^5] - **路径权限问题**：WSL环境下需确保`/mnt`目录挂载权限正确 - **公式渲染异常**：检查Dify的Markdown解析器是否支持LaTeX语法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值