90% AI 项目卡在数据层，这里有高效获取模型训练数据的新思路

AI 产品经理、数据工程师必读：从数据荒到高质量训练集的进阶之路。面对冷启动、数据孤岛、隐私合规等挑战，如何快速构建高质量 AI 训练集？基础篇：数据的获取

在 AI 产品的落地过程中，"数据饥渴"是产品经理可能会面临的一大挑战。作为 AI 模型训练的必需品，无论是从0到1开发新产品，还是优化现有产品，数据都是保障 AI 正常运行的关键，数据质量与规模更是直接决定 AI 的智能上限。那么，如果数据不足怎么办？别担心——事实上，有不少方法可以获取所需数据，并且有一些工具可以让这个过程变得更加轻松。本文将重点介绍如何收集数据，即使手头数据尚不完整，也能着手构建 AI 产品。

一、数据驱动：AI 模型训练的底层逻辑

为什么说“无数据，不AI”？

AI 的本质是通过数据认知世界。AI 模型通过数据学习，从而进行决策、预测和推荐。训练数据如同 AI 的"教材"，验证数据是"模拟考卷"，测试数据则是"终极战场"。三者构成完整的机器学习生命周期：

• 训练集（70%）：模型的知识源泉，决定基础认知能力
• 验证集（15%）：超参数调优的试验场，防止过拟合
• 测试集（15%）：真实场景的试金石，验证模型泛化能力

若数据供给不足，如同让新生婴儿直接参加高考——模型将陷入"学不致用"的困境，模型的预测能力会下降，基于模型的 AI 产品表现也会因此不佳。更严峻的是，随着业务场景迭代，持续的数据管道建设才是 AI 保持竞争力的核心基建。简言之，数据获取并不是一次性的工作。要保证模型的长期有效性，需要不断收集高质量数据。接下来，我们介绍三种获取所需数据的方法。

二、解决方案：三大数据供给策略详解

方案一：从零开始收集数据

有些项目在早期面临的情况是：要么根本没数据可用，要么所需数据无法从其他来源获取。这在开发创新型产品或是高度定制化需求的 AI 应用时尤为常见。此时，最佳选择是自行着手收集数据。

例如，可以通过 UV 点击热力图、页面停留时长、功能使用链路等行为数据，构建用户画像收集相关信息。也可以参考参考知乎"盐值体系"、B站"一键三连"，设计轻量化反馈机制，通过这些用户反馈来获取数据

然而，数据收集往往需要较长时间，可能需要数周甚至数月才能积累足够的训练数据。但好消息是，实时数据流技术可以帮助加快这一过程。借助合适的工具，可以实现一边收集数据，一边开始训练 AI 模型，缩短冷启动周期，而无需等待完整的数据积累。即初期可采取"小步快跑"策略，优先构建MVP数据集，通过增量训练逐步迭代模型。

方案二：充分挖掘现有数据（从内部或外部来源获取）

有时候，企业内部可能已经存在可用数据，或者可以从外部数据源获取数据。如果公司内部的其他团队或部门已经存储了相关数据，这些数据也可以用于训练 AI 模型。然而，获取这些数据可能会受到隐私法规、数据格式不兼容或安全要求的限制。

此外，还可以从外部来源获取数据，例如：

• 购买商业数据集
• 与其他公司合作共享数据
• 使用公开可用的数据集

但由于数据来源不同，数据格式往往各异，导致整合和利用这些数据变得复杂。关键在于找到一种高效的方式来整合来自不同系统和来源的数据，使其能够被 AI 训练直接使用。

举个例子：假设你的公司正在开发一款 AI 产品，为电商用户提供个性化推荐。可能已经拥有部分历史购买数据，但这可能不足以构建一个高效的推荐系统。如果能整合更多来源的数据，比如用户行为日志、客户评价等，AI 模型将获得更丰富的训练数据，从而提供更精准的推荐。

方案三：生成合成数据（Synthetic Data）

如果无法找到足够的真实数据，或者数据涉及敏感信息（如医疗或金融数据），那么合成数据（Synthetic Data）可能是一个有效的替代方案。合成数据是一种模拟真实数据的人工生成数据，它虽然不来源于实际用户或事件，但其分布特征与真实数据相似。这在涉及隐私保护和数据安全的场景中尤为重要。

合成数据的生成方式多种多样，包括：

• 基于规则的算法生成
• 使用生成对抗网络（GANs）创建更复杂的数据
• 基于仿真模拟环境生成数据

无论采用哪种方法，关键是确保合成数据能够真实反映目标业务场景的模式。如果数据生成不准确，AI 模型的表现也会受到影响。

此外，合成数据可以与真实数据结合使用，以增强数据集的完整性，从而提升 AI 模型的训练效果。这种方法在数据稀缺或数据敏感的场景下的价值尤其突出。

三、下一步：将数据集成到集中式系统中

一旦收集到足够的数据，接下来的关键步骤是将所有数据集中、统一管理，以便高效处理和利用。这就是数据集成的作用。数据集成意味着将来自不同系统、外部数据源或合成数据的数据整合到一个统一的平台，使其更容易访问和使用。

由于不同数据来源可能使用不同的格式、结构和存储方式，数据整合通常需要一个专门的平台来应对这种复杂性。例如，TapData 可以简化数据整合过程，提供 能力。TapData 能够：

• 从多个数据源提取数据
• 将数据转换为统一格式
• 加载到集中式数据湖或数据仓库

借助 TapData，可以实现自动化数据管道，持续引入新数据，确保 AI 模型始终基于最新数据进行训练。无论数据来自云端系统、本地数据库还是 API，TapData 都能高效整合，确保数据流畅、易于管理，并可用于 AI 训练。

小结

获取和管理 AI 训练数据的过程可以归纳为以下几个关键步骤：

1. 收集数据（自行采集、利用现有数据或生成合成数据）
2. 整合数据（构建统一的数据管理体系）
3. 选择合适的 AI 模型
4. 训练、测试和优化 AI 模型
5. 部署 AI 并持续监测其表现

在本文中，我们重点探讨了如何获取 AI 训练所需的数据。通过合适的策略和工具，例如 TapData，企业可以高效收集、整合和管理数据，为 AI 产品的成功奠定坚实基础。

随着向量数据库与大模型技术的发展，基于 TapData 的实时数据流，企业可构建新一代 AI Agent 架构，实现"数据感知-决策-行动"的智能闭环。