文章以客服工单为例，指出结构化输出仅保证JSON形状，不保证业务正确。作者用Python结合JSON Schema和本地validate函数复核分类、金额和必填字段，超限退款只进人工队列，并提醒处理漏字段、金额格式和网络超时，同时保存原文、模型与Schema版本及校验结果。

微软提出RAFT框架，将客服工单拆解为有状态的时间线条目链，在条目级而非整篇匹配进行检索。仅凭初始症状时，案例命中率达84.2%，高于传统RAG的67.3%。论文已被EMNLP 2026行业track接收，代码与评测集开源。但合成基准存在数据污染风险，Jira部分仅为方向性证据，且Case Hit不等于端到端解决率。

作者因阿里云百炼Token Plan广告，以110元订阅季度套餐，但仅简单对话十分钟即消耗7天额度的16%，感觉受骗。申请退款时发现无退款入口，后通过客服工单成功退回109.90元，仅损失一毛钱，体验了退款流程的波折。