🎯 **信息错配的根源分析**：当邮件内容本身包含多个主体（如不同员工的日报）时，模型在提取和整合信息时，容易混淆主体与行为之间的关联。尤其是在处理结构化但分散的信息源时，模型可能难以准确区分每个独立报告的边界和归属，导致信息归集错误。

🛠️ **分层与独立处理策略**：针对每50封邮件进行独立总结，再合并60次总结的做法，虽然尝试了分步处理，但合并阶段仍是信息混淆的高发期。可以考虑在每个小批次（如50封）总结时，强制模型输出每个员工及其具体完成事项的清晰映射，并为每个映射打上唯一标识符，以便在最终合并时进行更精确的对齐。

💡 **引入结构化数据提取**：尝试在Prompt中明确要求模型将每封邮件的内容解析为结构化数据，例如JSON格式，其中包含“员工姓名”、“完成事项”、“合作方”、“协议类型”等字段。即使邮件内容是自然语言，模型也可以尝试提取这些结构化信息。最终合并时，再根据这些结构化字段进行汇总，可以大大降低信息错配的概率。

✅ **强化主体与行为的绑定**：在Prompt中，不仅要要求“一一对应”，更要强调“强绑定”。例如，明确指示模型：“对于每一项工作或协议，必须清晰地指出是哪位员工完成或达成的，并且不允许将一个员工的成就归于另一个员工。”可以尝试使用负面约束，如“永远不要将张三完成的XX协议归为李四的成就。”

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。