本发明涉及人机交互技术领域，具体公开了一种基于大语言模型的AI智能机器人交互方法及系统，用于解决现有的不能准确的筛选合适的样本加入到大语言模型进行训练的问题；通过对相关性和新信息量进行综合分析，并据此分类交互回合，有效地区分了哪些交互回合具备作为训练样本的潜力，从而提高了训练数据的质量和模型训练的效率；通过深入分析待定训练交互回合的独特性，并根据这些独特性的频繁程度调整判断阈值，本方法不仅提升了模型对新颖和独特交互的识别能力，还使系统能够根据实际交互的特点动态调整训练策略；使得AI智能机器人能够更好地理解和响应用户的个性化需求，进而提高用户满意度和系统的实用性。