Dify+MinerU 准确识别PDF存至知识库

你是否曾为堆积如山的PDF文件头疼不已？合同、报告、论文……内容繁杂，查找关键信息就像大海捞针。现在，这一切即将被彻底改变！在信息爆炸的时代，海量数据散落在各大网站、论坛、文档中，手动收集整理不仅耗时耗力，还容易遗漏关键信息。今天，我们将带你探索如何利用 dify 平台，结合RAG技术，实现自动化采集网页内容并高效入库，打造一个真正智能、可检索、可扩展的 AI 知识库系统。1.准备工作

• 本地部署Dify

• 创建一个空的知识库

• 获取硅基流动的API_KEY

• 安装Dify的硅基流动API插件

• Dify配置文件修改

• 获取MinerU的API_KEY

• 安装Dify的MinerU插件

2. 新内容标注

准备工作中的前四条在以往文章中均已涉及，这里不再赘述，不清楚的小伙伴可以查看往期的公众号文章，仅对后三条操作进行详细描述。

• Dify配置文件.env修改,先在Dify得docker目录下执行docker compose down移除容器，然后重新执docker compose up -d构建容器。

需要修改Dify的文件服务的配置，修改内容如下：

• 获取MinerU的API_KEY

浏览器访问https://mineru.net，第一次使用需要注册MinerU账号，可以使用github账号或者微信注册，还需要申请MinerU官方的API接口调用（个人申请就行，基本都是秒通过的），注册成功后创建并复制API_KEY备用（如果是本地自建的MinerU可以跳过此步骤，后续也会本地部署尝试）。

• 安装Dify的MinerU插件

在Dify的插件市场搜索MinerU，安装第一个Dify官方的插件，安装完成后配置MinerU的BaseURL、API_KEY和服务类型，服务类型支持官方API调用和本地自建服务，这里以官方API调用为例。

通过 MinerU 官方 API，您可以将复杂的 PDF 文档智能解析为结构化文本内容。只需配置 BaseURL 为 https://mineru.net 并使用官方提供的 API_KEY，即可调用其强大的文档理解能力，精准提取文字、表格、标题层级等关键信息，无缝对接 Dify 等应用，实现自动入库与知识管理，让非结构化数据轻松转化为可用的业务资产。3.创建一个空知识库

创建一个空知识库，获取知识库的ID和知识库的API_KEY。

知识库id的获取方式：

知识库API_KEY的获取方式：

3. 工作流展示

工作流的主要功能是提取PDF的内容自动化通过调用Dify知识库的API将内存保存到知识库中。

4. 效果展示

本地上传一个PDF，等待API调用结束即可。

到知识库中查看如上图所示，文章内容已经保存到Dify知识库中，请一定要打开查看内容，避免因大模型的不确定性将错误信息保存到知识库。