一种人工智能模型训练数据集构建方法及系统

本发明公开一种人工智能模型训练数据集构建方法及系统，涉及涉及人工智能模型训练技术领域，所述方法包括：为构建系统预设多个数据源，并将不同数据源获取到的数据进行分布式存储；为分布式存储架构创建一个均衡提取模型集群，并对创建好的均衡提取模型集群进行协同训练；利用训练好的模型集群提取出分布均衡的存储数据，整理为原始数据集；对原始数据集中的数据进行采样，得到高质量训练样本；将得到的高质量训练样本整理成训练数据集后进行持久化，待人工智能模型训练时取用。该方法构建出的训练数据集能够充分反映现实世界的数据分布，使模型学习到正确的特征和规律，从而提高模型的准确性。