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MinerU 문서 탐색기

에이전트 네이티브 지식 엔진 — Markdown, PDF, DOCX, PPTX에서 지식 기반을 검색, 깊이 읽고 구축할 수 있습니다.

中文文档 · MCP 설정 · CLI 참고문헌 · 데모 · 기여

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🤔 왜 MinerU 문서 탐색기인가요?

MinerU 문서 탐색기는 에이전트에게 세 가지 도구 모음 — Retrieve, Deep Read, Ingest를 제공하여 전체 지식 루프를 완성합니다:

• ** 🔍 Retrieve** — 교차 수집 검색: BM25, 벡터, 하이브리드 및 LLM 재랭킹 및 쿼리 확장
• ** 📖 딥 리드** — 전체 파일을 불러오지 않고 단일 문서 내에서 탐색: 목차, 섹션 읽기, 인라인 검색, 요소 추출
• ** 📝 인제스트** — Karpathy LLM 위키 패턴을 따라 원시 문서로 LLM 위키를 구축하고 유지

MinerU 팀이 QMD와 Karpathy의 LLM 위키를 기반으로 개발했습니다.

💡 이걸로 뭘 할 수 있겠어?

• 연구 조교 — PDF 폴더를 가리키고 AI 에이전트에게 문헌을 조사하거나 방법을 비교하거나 논문 간 구체적인 결과를 찾아 달라고 요청하세요

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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