Можете ли вы помочь разработать архитектуру для проектов Microsoft Azure и Azure OpenAI (LLM)?

Конечно, я могу помочь вам с обоими вопросами.

1. Относительно реализации анализа зависимостей между сущностями и эмоциями на сайте, где пользователи записывают реляционные данные и обсуждают результаты, это вполне реалистичная задача, которую можно реализовать с использованием Microsoft Azure и Azure OpenAI, используя подходящие инструменты и сервисы.

Прежде всего, вам потребуется выбрать подходящий язык программирования и фреймворк. Например, вы можете использовать Python и фреймворк Flask для разработки веб-приложения. Затем вы можете использовать Azure SQL Database для хранения реляционных данных пользователей и их результатов.

Для анализа зависимостей между сущностями и эмоциями вы можете воспользоваться Azure Cognitive Services, такими как Text Analytics и Emotion. Text Analytics позволит вам выполнять анализ текста, выделять сущности и определять их связи, а Emotion позволит определять эмоции в тексте.

2. Относительно обучающих модулей по использованию Microsoft Azure, я могу порекомендовать следующие ресурсы:

- Официальная документация Microsoft Azure: в ней содержится подробная информация о различных сервисах Azure, их возможностях и использовании.
- Microsoft Learn: это платформа для обучения, разработанная Microsoft, которая предлагает множество интерактивных курсов и модулей по различным сервисам и технологиям Azure.
- Pluralsight: это платформа для онлайн-обучения, которая предлагает множество курсов и туториалов по использованию Microsoft Azure и его сервисов.
- YouTube и Microsoft Virtual Academy: в них можно найти бесплатные видеоуроки, демонстрации и презентации, посвященные различным аспектам Microsoft Azure.

Учитывая ваши потребности и уровень знаний, вы можете выбрать подходящие ресурсы для изучения и получения практических навыков работы с Microsoft Azure.

LLM-алгоритмы подойдут для данной задачи, так как они наиболее подходящие и примитивные алгоритмы на данный момент.

Можно использовать OpenAI/anthropic claude/llama2 без необходимости программирования в классическом виде. Составите серию промптов и пропустите через них чаты и описание таблиц в текстовом формате. Промпты должны быть созданы таким образом, чтобы ответ можно было интерпретировать машиной (например, языковые модели, такие как gpt4, умеют оформлять ответы в виде JSON, используя пример и текстовое описание в промпте).

Здесь может возникнуть недоразумение относительно эмоций. Я предположил, что речь идет о эмоциональной окраске предложений при изменениях в таблицах сущностей.