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MinerU ドキュメントエクスプローラー

エージェントネイティブのナレッジエンジン — Markdown、PDF、DOCX、PPTXからナレッジベースを検索、ディープリード、構築できます。

中文文档 · MCPセットアップ · CLI 参考文献 · デモ・ 貢献

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🤔 なぜMinerUドキュメントエクスプローラーなのか?

MinerUドキュメントエクスプローラーは、エージェントに3つのツールスイート(Retrieve、Deep Read、Ingest)を提供し、完全な知識ループを閉じます。

• ** 🔍 Retrieve** — クロスコレクション検索:BM25、ベクトル、ハイブリッドでLLMの再ランク付けとクエリ拡張
• ** 📖 ディープリード** — ファイル全体を読み込まずに単一のドキュメント内を移動:目次、セクション読み取り、インライン検索、要素抽出
• ** 📝 インジェスト** — Karpathy LLM Wikiのパターンに従い、生のドキュメントからLLMウィキを構築し維持する

MinerUチームによって開発され、QMDとKarpathyのLLM Wikiを基にしています。

💡 それで何ができる?

• リサーチアシスタント — PDFフォルダを指し示し、AIエージェントに文献調査や方法比較、論文間での具体的な結果の特定を依頼します

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🤔 Why MinerU Document Explorer?

MinerU Document Explorer equips your agent with three tool suites — Retrieve, Deep Read, and Ingest — closing the full knowledge loop:

• 🔍 Retrieve — Cross-collection search: BM25, vector, and hybrid with LLM reranking and query expansion
• 📖 Deep Read — Navigate inside a single document without loading the whole file: table of contents, section reading, inline search, and element extraction
• 📝 Ingest — Build and maintain a LLM wiki from raw documents, following the Karpathy LLM Wiki pattern

Developed by the MinerU team, building on QMD and Karpathy’s LLM Wiki.

💡 What can you do with it?

• Research assistant — Point it at a folder of PDFs and ask your AI agent to survey the literature, compare methods, or find specific results across papers
• Project knowledge base — Index your codebase, docs, and design specs; let the agent answer questions about architecture, find relevant code, or trace requirements
• Study companion — Upload textbooks or lecture notes; use doc_toc + doc_read to navigate, doc_grep to search, and build a wiki of key concepts
• Enterprise document search — Index contracts, reports, or manuals and search them with natural language queries enhanced by LLM reranking