1.一种增强大语言模型问答特定领域问题能力的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的增强大语言模型问答特定领域问题能力的方法，其特征在于，采用大语言模型，从数据集中抽取关系三元组，包括：
3.根据权利要求1或2所述的增强大语言模型问答特定领域问题能力的方法，其特征在于，所述结构化数据包括：uniprot编码、chembl编码、受体名称、分类信息、下游信使、相关疾病、内源性配体以及上市药物；
4.根据权利要求1所述的增强大语言模型问答特定领域问题能力的方法，其特征在于，所述大语言模型、所述预训练大语言模型均为经过设计与训练、且与人类反馈充分对齐的语言模型；
5.根据权利要求1所述的增强大语言模型问答特定领域问题能力的方法，其特征在于，所述知识图谱通过neo4j软件以图数据库的形式存储。
6.根据权利要求1所述的增强大语言模型问答特定领域问题能力的方法，其特征在于，所述大语言模型、所述预训练大语言模型均采用生成式预训练变换器chatgpt。
7.根据权利要求1所述的增强大语言模型问答特定领域问题能力的方法，其特征在于，采用预训练大语言模型，通过cypher语言在所述图数据库中直接查询特定领域相关信息，得到提示信息；或通过python、java编程语言与所述图数据库进行交互；
8.一种增强大语言模型问答特定领域问题能力的系统，其特征在于，包括依次连接的数据获取模块、知识图谱构建模块以及交互模块；其中，
9.根据权利要求8所述的增强大语言模型问答特定领域问题能力的系统，其特征在于，所述数据获取模块包括关系三元组抽取单元以及关系三元组转换单元；其中，
10.根据权利要求9所述的增强大语言模型问答特定领域问题能力的系统，其特征在于，采用大语言模型，从结构化数据库中提取数据得到结构化数据；