重复构成AI可以通过以下步骤实现：

确定重复对象：首先需要确定要重复的对象，可以是图像、文字、音频等。

采集重复数据：通过采集大量的重复数据，来增加AI对重复对象的识别能力。

数据预处理：对采集的数据进行预处理，如去除噪音、进行数据清洗等，以提高数据的准确性和可靠性。

特征提取：从处理后的数据中提取出与重复对象相关的特征。

模型训练：利用提取的特征训练AI模型，使其能够自动识别和提取重复对象。

模型评估：对训练好的模型进行评估，检查其准确性和可靠性。

模型优化：根据评估结果对模型进行优化，以提高其识别能力和准确性。

应用场景：将优化后的模型应用到实际场景中，如图像识别、文字识别、音频识别等，以实现自动化和智能化的重复构成。

需要注意的是，重复构成AI需要大量的数据和计算资源，因此需要使用高性能计算机和大数据处理技术来实现。同时，也需要不断优化模型以提高准确性和可靠性。