🎯 **信息归属错误的核心问题**：在处理包含个人工作日报的邮件集合时，大型语言模型存在将一个邮件中的特定成就（如签订合作协议）错误地归属给另一位邮件作者的倾向，即使经过详细的Prompt指导和模型测试，此问题依然存在，严重影响日报的准确性。

⚙️ **批量处理与层级总结的挑战**：作者采取了分批处理（每50封邮件）再进行二次合并总结（60次）的策略，旨在降低单次处理的数据量以提高准确性。然而，这种层级化的总结方式并未根本上解决信息归属的混淆，表明问题根源可能在于信息提取和关联的内在难度。

💡 **Prompt优化极限与解决方案寻求**：尽管作者已投入大量精力优化Prompt，力求明确指示模型进行精确的事实与人名对应，但模型仍旧出现错误。这表明，单纯的Prompt改进可能不足以应对此类复杂信息整合任务，需要探索更深层次的解决方案，例如数据预处理、模型架构调整或引入外部知识库等。

📊 **邮件内容本身的复杂性**：当邮件本身就是日报形式时，其内部结构和表述方式可能增加了模型理解的难度。例如，多位员工的工作内容在一个邮件中列出，或者使用模糊的指代，都可能导致模型在提取和匹配信息时产生偏差。如何让模型更好地解析这类结构化但信息密集的文本是关键。

🚀 **对改进策略的探讨**：鉴于现有大模型在精准信息归属方面遇到的困难，文章引发了对更有效策略的讨论。这可能包括但不限于：引入更强大的实体识别和关系抽取技术，采用多轮对话或交互式纠错机制，或者对输入邮件进行结构化预处理，提取关键实体（人名、公司、事件）及其关系，再输入给模型进行总结。

目前有个工作任务，需要每天总结 3000 封邮件，生成一封 500 字的日报并发给老板。

我发现在实践过程中，如果邮件本身就是日报形式的，非常容易出现张冠李戴的问题。

举个例子，其中一封邮件的内容：

张三今日完成工作如下：优化 XX 项目后端延迟，与 YY 供应商签订合作协议李四今日完成工作如下：与 xx 公司达成战略合作协议

大模型在总结后生成的内容，可能会出现张三与 xx 公司达成战略合作协议。我分别测试了 GPT-5 、Claude-Sonnet-4.5 、Kimi k2 、Gemini-2.5-pro,都会出现这个问题。

3000 封邮件大概会有 10 几万字，因为里面可能会有很长的研报。我是每 50 封邮件总结一次。最后把 60 次总结再进一步合并总结。

我的 Prompt 写得非常详细，已经明确要求把公司和事实一一对应了，但依然会出现这个问题。

大家对这种问题有没有什么好办法。各种方案我都试过了，prompt 已经优化得不能再优化了。这种问题还是会出现。