MinerU 和 Docling 在处理 RAG 文档时各有优势，具体取决于你的需求和使用场景。如果注重文档解析精度和多语言支持，MinerU 是较好的选择；若侧重于多模态数据处理和与现有 AI 框架集成，Docling 更为合适。以下是具体分析：
- 文档解析能力：MinerU2：解析能力强大，能精准提取学术论文、财务报告等多种文档中的文本、公式、表格和图像，将复杂 PDF 转换为 Markdown 和 JSON 等格式。它集成了 LayoutLMv3、YOLOv8 等模型，布局检测在学术论文上可达 77.6% mAP，公式检测 AP50 为 87.7%，公式识别 CDM 分数达 0.968，表现出色。Docling1：主要基于 RT-DETR 设计，利用 DocLayNet 和 TableFormer 等模型，可准确提取文本、表格和图像，能处理 PDF、DOCX 和图片等多种格式，将其转换为 JSON 和 Markdown，在保留文档结构方面表现良好。
- 多模态支持：MinerU3：支持多模态解析，可处理表格、公式、图像等元素，但主要还是侧重于从文档中提取各类信息并结构化，对于多模态数据的综合处理和利用能力相对 Docling 没有特别突出的优势。Docling：专注于多模态检索增强生成，可处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型，能更好地整合多模态信息，增强对上下文的理解，在多模态 RAG 场景中更具优势。
- 与 AI 框架集成：MinerU：未特别强调与特定 AI 框架的集成，但其输出的 Markdown 和 JSON 格式便于与常见的 RAG 系统集成，可将提取的内容用于下游 NLP 任务和知识库构建。Docling：可与 LangChain 和 LlamaIndex 等生成式人工智能框架无缝集成，非常适合用于构建 RAG 系统和问题解答系统等应用。
- 性能与资源需求：MinerU：处理速度较快，比同类工具快 4 倍，且支持多语言 OCR（84 种语言）。不过，它依赖 Docker 和 CUDA 环境，需要本地 GPU 资源，表格处理速度相对较慢，配置较为复杂。Docling：设计用于在对资源要求最低的商品硬件上运行，在可能的情况下避免使用传统的 OCR，处理速度可提高 30 倍，同时减少错误，对硬件资源的要求相对较低。
- 开源与生态：MinerU：是开源项目，其 GitHub 仓库提供了完整处理管道、预训练模型和多样评估数据集，生态较为完善，且有中文文档，对本土开发者友好，还提供在线试用网页。Docling：同样是开源工具，具有通用格式支持和模块化架构，方便用户根据需求进行扩展和定制，适合企业在实际应用中利用人工智能生成技术。