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Claude는 문서에 대한 질문에 답변할 때 상세한 인용을 제공할 수 있어, 각 응답의 근거가 되는 출처를 추적하고 검증하는 데 도움이 됩니다.
모든 활성 모델이 인용 기능을 지원합니다.
다음 예제는 Messages API를 사용하여 일반 텍스트 문서에서 인용을 활성화하는 방법을 보여줍니다.
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "text",
"media_type": "text/plain",
"data": "The grass is green. The sky is blue.",
},
"title": "My Document",
"context": "This is a trustworthy document.",
"citations": {"enabled": True},
},
{"type": "text", "text": "What color is the grass and sky?"},
],
}
],
)
print(response)다음 단계에 따라 Claude와 인용 기능을 통합하세요.
문서 제공 및 인용 활성화
citations.enabled=true를 설정하세요. 현재 인용은 요청 내의 모든 문서에서 활성화되거나 모두 비활성화되어야 합니다.문서 처리
Claude가 인용이 포함된 응답 제공
source 콘텐츠 내에 있는 텍스트는 인용될 수 있습니다.title과 context는 모델에 전달되지만 인용 콘텐츠로 사용되지 않는 선택적 필드입니다.title은 길이가 제한되어 있으므로, context 필드는 문서 메타데이터를 텍스트 또는 문자열화된 JSON으로 저장하는 데 유용합니다.content 목록을 기준으로 0부터 시작하며 끝 인덱스는 제외됩니다.cited_text 필드는 편의를 위해 제공되며 출력 토큰에 포함되지 않습니다.cited_text는 입력 토큰에도 포함되지 않습니다.인용은 프롬프트 캐싱, 토큰 계산, 배치 처리를 포함한 다른 API 기능과 함께 작동합니다.
인용과 프롬프트 캐싱은 함께 효과적으로 사용할 수 있습니다.
응답에서 생성된 인용 블록은 직접 캐시할 수 없지만, 인용이 참조하는 소스 문서는 캐시할 수 있습니다. 성능을 최적화하려면 최상위 문서 콘텐츠 블록에 cache_control을 적용하세요.
client = anthropic.Anthropic()
# 긴 문서 콘텐츠 (예: 기술 문서)
long_document = (
"This is a very long document with thousands of words..." + " ... " * 1000
) # Minimum cacheable length
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "text",
"media_type": "text/plain",
"data": long_document,
},
"citations": {"enabled": True},
"cache_control": {
"type": "ephemeral"
}, # Cache the document content
},
{
"type": "text",
"text": "What does this document say about API features?",
},
],
}
],
)
print(response)이 예제에서:
cache_control을 사용하여 캐시됩니다.인용에는 세 가지 문서 유형이 지원됩니다. 문서는 메시지에 직접 제공하거나(base64, 텍스트 또는 URL) Files API를 통해 업로드하고 file_id로 참조할 수 있습니다.
| 유형 | 적합한 용도 | 청킹 | 인용 형식 |
|---|---|---|---|
| 일반 텍스트 | 간단한 텍스트 문서, 산문 | 문장 | 문자 인덱스(0부터 시작) |
| 텍스트 콘텐츠가 있는 PDF 파일 | 문장 | 페이지 번호(1부터 시작) | |
| 사용자 지정 콘텐츠 | 목록, 대화 기록, 특수 서식, 더 세밀한 인용 | 추가 청킹 없음 | 블록 인덱스(0부터 시작) |
일반 텍스트 문서는 자동으로 문장 단위로 청킹됩니다. 인라인으로 제공하거나 file_id로 참조하여 제공할 수 있습니다.
이 페이지 상단의 소개 예제는 모든 SDK에서 완전한 일반 텍스트 요청을 보여줍니다. 문서 블록은 text 소스를 사용합니다.
{
"type": "document",
"source": {
"type": "text",
"media_type": "text/plain",
"data": "Plain text content..."
},
"title": "Document Title",
"context": "Context about the document that will not be cited from",
"citations": { "enabled": true }
}PDF 문서는 base64로 인코딩된 데이터, URL 또는 file_id로 제공할 수 있습니다. PDF 텍스트가 추출되어 문장 단위로 청킹됩니다. 이미지 인용은 아직 지원되지 않으므로, 문서를 스캔한 것이며 추출 가능한 텍스트가 없는 PDF는 인용할 수 없습니다.
client = anthropic.Anthropic()
pdf_base64 = base64.standard_b64encode(
pathlib.Path("/path/to/document.pdf").read_bytes()
).decode()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "application/pdf",
"data": pdf_base64,
},
"title": "Document Title",
"context": "Context about the document that will not be cited from",
"citations": {"enabled": True},
},
{"type": "text", "text": "Summarize this document."},
],
}
],
)
print(response)사용자 지정 콘텐츠 문서를 사용하면 인용 단위를 제어할 수 있습니다. 추가 청킹은 수행되지 않으며, 제공된 콘텐츠 블록에 따라 청크가 모델에 제공됩니다.
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "content",
"content": [
{"type": "text", "text": "First chunk"},
{"type": "text", "text": "Second chunk"},
],
},
"title": "Document Title",
"context": "Context about the document that will not be cited from",
"citations": {"enabled": True},
},
{"type": "text", "text": "Summarize this document."},
],
}
],
)
print(response)인용이 활성화되면 응답에는 인용이 포함된 여러 텍스트 블록이 포함됩니다.
{
"content": [
{"type": "text", "text": "According to the document, "},
{
"type": "text",
"text": "the grass is green",
"citations": [
{
"type": "char_location",
"cited_text": "The grass is green.",
"document_index": 0,
"document_title": "Example Document",
"start_char_index": 0,
"end_char_index": 20,
}
],
},
{"type": "text", "text": " and "},
{
"type": "text",
"text": "the sky is blue",
"citations": [
{
"type": "char_location",
"cited_text": "The sky is blue.",
"document_index": 0,
"document_title": "Example Document",
"start_char_index": 20,
"end_char_index": 36,
}
],
},
{
"type": "text",
"text": ". Information from page 5 states that ",
},
{
"type": "text",
"text": "water is essential",
"citations": [
{
"type": "page_location",
"cited_text": "Water is essential for life.",
"document_index": 1,
"document_title": "PDF Document",
"start_page_number": 5,
"end_page_number": 6,
}
],
},
{
"type": "text",
"text": ". The custom document mentions ",
},
{
"type": "text",
"text": "important findings",
"citations": [
{
"type": "content_block_location",
"cited_text": "These are important findings.",
"document_index": 2,
"document_title": "Custom Content Document",
"start_block_index": 0,
"end_block_index": 1,
}
],
},
]
}스트리밍 응답의 경우, 인용은 content_block_delta 이벤트 내의 citations_delta 델타 유형으로 도착합니다. 각 델타에는 현재 text 콘텐츠 블록의 citations 목록에 추가할 단일 인용이 포함됩니다.
텍스트 델타와 함께 citations_delta 델타 유형을 처리하여 인용된 응답을 스트리밍되는 대로 렌더링하세요.
내장된 인용 지원과 함께 RAG 파이프라인의 검색 결과를 일급 콘텐츠 블록으로 전달하세요.
Claude가 PDF에서 텍스트를 추출하는 방법과 페이지 기반 인용이 소스 파일에 어떻게 매핑되는지 알아보세요.
문서를 한 번 업로드하고 여러 인용 요청에서 file_id로 참조하세요.
| Supported platforms |
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