Claude Citations 完整指南：让 AI 回答带可验证引用，适合 RAG 与文档问答

Citations 是 Claude API 面向文档问答和 RAG 场景的关键能力。它让 Claude 的回答不仅给出结论，还能指向具体来源位置，便于用户验证。

为什么需要 Citations？#

普通 RAG 常见问题：

• 模型引用不稳定
• 引用格式靠 Prompt 约束，容易失效
• 很难知道一句话来自哪个 chunk
• 输出 quote 会增加 token 成本
• 用户无法快速验证答案

Claude Citations 把引用变成标准化结构，而不是仅靠模型“写出引用”。

基本用法#

在文档块上启用：

{
  "type": "document",
  "source": {
    "type": "text",
    "media_type": "text/plain",
    "data": "The grass is green. The sky is blue."
  },
  "title": "My Document",
  "citations": { "enabled": true }
}

Claude 的回答会包含带 citations 的 text block。引用中会出现：

• cited_text：被引用的原文
• document_index：第几个文档
• document_title：文档标题
• 位置索引：页码、字符范围或 block 范围

cited_text 是方便字段，不计入输出 token。

支持的文档类型#

Plain text 和 PDF 会自动按句子 chunk。Custom content 不会再自动切分，适合你想控制引用粒度的 RAG 系统。

RAG 系统如何使用？#

如果你已经有自己的检索系统，建议：

• 每个检索 chunk 作为 custom content block
• 在 title 或 context 中放文档元数据
• 引用结果中的 block index 映射回你的 chunk ID
• UI 上展示 cited text 和原文链接

这样用户不仅能看到答案，还能点回原始资料。

与 Prompt Caching 的组合#

Citations 可以和 Prompt Caching 一起使用。对于很长的文档：

• 文档块启用 citations
• 同时加 cache_control
• 后续请求复用同一文档内容

适合多轮文档问答、法律合同分析、长报告分析等场景。

重要限制#

Citations 目前不能和 Structured Outputs 同时使用。原因是 citations 需要在文本输出中交错插入引用块，而 strict JSON schema 输出要求完整 JSON 结构，两者冲突。

如果你既需要结构化数据又需要引用，可以采用两步法：

1. 先让 Claude 带 citations 回答
2. 再把回答转成结构化对象，保留引用 ID 或原文位置

最佳实践#

• 给文档设置清晰 title
• 用 context 放元数据，但不要指望它被引用
• RAG 场景优先 custom content 控制粒度
• 扫描版 PDF 需要先 OCR，否则无法可靠引用文本
• UI 中展示引用原文和位置，增强可信度
• 对关键业务结论要求“无引用则不要回答”

来源：Anthropic 官方文档 - Citations | 整理：ClaudeEagle