要增加AI的文字库，需要训练模型，并将新的文本数据添加到训练集中。以下是一般的步骤：
1. 收集文本数据：收集多样性的文本数据，包括不同的主题、风格和语言。可以从公共数据集或者网站上获取数据。
2. 数据清理：对收集到的文本数据进行清理，包括去除标点符号、特殊字符和停用词等不必要信息，同时保留有用的信息。
3. 标记化：对清理后的文本进行标记化处理，将每个单词和短语转换成计算机可读的形式。
4. 训练模型：使用自然语言处理（NLP）技术训练模型，以便它能够识别、学习并生成新的文本。
5. 添加新数据：将新的文本数据添加到现有的训练集中，重新训练模型以提高其准确性和可靠性。
请注意，这些步骤需要使用特定的技术和工具，如深度学习框架、自然语言处理库等。如果您没有相关的专业知识和技能，请考虑寻求专业人士的帮助。
