如何充分发挥 FastGPT 知识库的强大功能？关键在于高质量的数据输入！
PDF 作为相对复杂的文件格式，需转换为文本作为知识库素材，FastGPT 内置的 pdf 解析器依赖pdfjs 库解析，该库基于逻辑解析，遇到图片、表格、公式等非简单文本内容，可能发现解析效果不佳。
为了解决这一痛点，您可以在 FastGPT 社区版或商业版中，通过接入 minerU2 或 Marker 等专业的文档解析工具，实现增强解析！
minerU2 是一款强大的视觉解析引擎，它能将您的 PDF、JPG 和 PNG 文件，精准地转换为保留了图片、表格和公式的 Markdown 文本。这不仅极大地提升了文档解析的精度和质量，更显著优化了处理速度。现在，您可以将内容最丰富的文档无损导入知识库，释放 FastGPT 的全部潜力！
接入 minerU2 后，您将看到对复杂文档内容的解析能力得到质的飞跃。
在 FastGPT v4.9.0 以上版本中，社区版用户可以在config.json文件中添加 systemEnv.customPdfParse 配置，来接入 minerU2 。商业版用户则可以直接在 Admin 管理后台根据表单指引轻松完成填写。此方法同样支持接入 Marker 解析服务。
在本地环境中接入 minerU2 的过程非常简单：只需拉取官方镜像，启动容器（在GPU的环境下），然后将url地址填入 FastGPT 的配置文件或管理后台。
为了确保 minerU2 稳定运行，请参考以下硬件配置建议：
https://github.com/opendatalab/MinerU
我们提供的 Docker 镜像已内置所有 pipeline 模型和对接 FastGPT 的 API 服务，有效避免了因网络问题导致模型拉取失败的风险。
docker pull crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/fastgpt_ck/mineru:v1
docker run --gpus all -itd -p 7231:8001 --name mode_pdf_minerU crpi-h3snc261q1dosroc.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/fastgpt_ck/mineru:v1
注意：该服务会自动检测并利用所有可用的 GPU 资源。例如，若您的服务器有 3 个 GPU，服务将自动创建 3 个并行处理进程，可同时处理 3 个文件，大幅提升效率。
您可以通过以下两种方式之一，将 minerU2 服务地址配置到 FastGPT 中。
通过docker部署的Mineru的pdf服务地址格式为： http://<您的IP>:7231/v2/parse/file 。您需要将其中的 <您的IP> 替换成您服务器的实际 IP地址，然后将这个完整的 URL 填入到 FastGPT 的配置中。
方式一：商业版 Admin 后台配置
登录您的 FastGPT 管理后台（默认为 http://localhost:3002/ ），在相应配置项中填入 minerU2 的 URL 地址即可。
方式二：社区版 config.json 文件配置
打开 FastGPT 的 config.json 文件（你可以在官方文档
《Docker Compose 快速部署》中找到），找到 systemEnv.customPdfParse 部分，并将 URL 填入其中。
// 已使用 json5 进行解析，会自动去掉注释，无需手动去除{ "feConfigs": { // ... 其他配置 }, "systemEnv": { // ... 其他配置"customPdfParse": { "url": "http://127.0.0.1:7231", // <--- 在这里填入您的自定义 PDF 解析服务地址"key": "", // 自定义 PDF 解析服务密钥"doc2xKey": "", // doc2x 服务密钥"price": 0 // PDF 解析服务价格 } }}
保存配置（若修改 config.json，则需重启 FastGPT 服务）后，一切准备就绪。然后你就可以在 FastGPT 的知识库中，对导入的 PDF 格式文件进行增强解析。
minerU2 和 FastGPT 的结合，意味着：
快来试试吧，让你的 FastGPT 知识库如虎添翼！
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