Einrichtung der Entwicklungsumgebung für Azure AI Foundry

July 2, 2026 · View on GitHub

Diese Anleitung richtet die Azure AI Foundry-Modelle für die Java KI-Anwendungen in diesem Kurs ein und verwendet schlüssellose Authentifizierung (Microsoft Entra ID) — keine zu verwaltenden API-Schlüssel. Neu bei den Tools? Beginnen Sie mit der Anleitung zur Entwicklungsumgebung.

Diese Anleitung richtet die Azure AI Foundry-Modelle für die Java KI-Anwendungen in diesem Kurs ein. Sie haben zwei Wege:

  • Option A — Bereitstellung mit azd + Bicep (empfohlen): Ein Befehl stellt das Foundry-Konto und die Modelle als Code bereit. Kein Klicken im Portal.
  • Option B — Ressourcen manuell erstellen im Azure AI Foundry-Portal.

Beide Wege verwenden schlüssellose Authentifizierung (Microsoft Entra ID) — es müssen keine API-Schlüssel kopiert oder gefährdet werden.

Inhaltsverzeichnis

Was wird erstellt

Die Bicep-Vorlagen in infra/ stellen bereit:

  • Ein Azure AI Foundry-Konto (Microsoft.CognitiveServices/accounts, Art AIServices) mit einem Projekt
  • Eine Chat-Bereitstellung — gpt-4o-mini
  • Eine Embedding-Bereitstellung — text-embedding-3-small (wird in späteren Kapiteln verwendet)
  • Eine schlüssellose Rollenzuweisung (Cognitive Services OpenAI User), damit Sie sich mit az login anmelden können, anstatt Schlüssel zu verwalten

Voraussetzungen

Option A: Bereitstellung mit azd + Bicep (empfohlen)

Aus dem Ordner 02-SetupDevEnvironment:

cd 02-SetupDevEnvironment

# Anmelden (beide Werkzeuge)
azd auth login
az login

# Das Foundry-Konto + Modelbereitstellungen bereitstellen
azd up

azd fragt nach einem Umgebungsnamen (z.B. genai-java) und einer Region. Wählen Sie eine Region, in der gpt-4o-mini und text-embedding-3-small verfügbar sind — zum Beispiel eastus2 oder swedencentral.

Wenn die Bereitstellung abgeschlossen ist, führt azd aus:

  1. Es stellt alles bereit, was in infra/main.bicep definiert ist.
  2. Es führt einen Post-Provision-Hook aus, der examples/basic-chat-azure/.env mit Ihrem Endpunkt und den Bereitstellungsnamen schreibt (keine Geheimnisse).

Tipp: Führen Sie azd up jederzeit erneut aus, um Änderungen anzuwenden. Mit azd down löschen Sie alles und vermeiden weitere Kosten.

Um die generierten Einstellungen anzuzeigen:

azd env get-values

Springen Sie jetzt zu Testen Ihrer Einrichtung.

Option B: Ressourcen manuell erstellen

Bevorzugen Sie das Portal? Erstellen Sie die Ressourcen manuell:

  1. Gehen Sie zum Azure AI Foundry-Portal und melden Sie sich an.
  2. Erstellen Sie ein Projekt (dadurch wird auch eine AI Foundry-Ressource erstellt). Geben Sie ihm einen Namen wie GenAIJava.
  3. Öffnen Sie in Ihrem Projekt Modelle + Endpunkte → Modell bereitstellen → Basis-Modell bereitstellen.
  4. Stellen Sie gpt-4o-mini bereit (Bereitstellungsname gpt-4o-mini). Wiederholen Sie dies für text-embedding-3-small, wenn Sie die Embedding-Beispiele verwenden möchten.
  5. Kopieren Sie von Übersicht den Endpunkt (z.B. https://<resource>.openai.azure.com/).
  6. Gewähren Sie sich schlüssellosen Zugriff: Öffnen Sie auf der Ressource Zugriffssteuerung (IAM) → Rollen zuweisen → weisen Sie Ihrem Konto die Rolle Cognitive Services OpenAI User zu.

Haben Sie weiterhin Probleme? Siehe die Azure AI Foundry Dokumentation.

Konfigurieren Ihrer Umgebung

Wenn Sie Option A (azd up) verwendet haben, ist Ihre Einstellungsdatei bereits geschrieben — es gibt nichts zu konfigurieren. Überspringen Sie zu Testen Ihrer Einrichtung.

Wenn Sie Option B (manuell) verwendet haben, erstellen Sie die .env-Datei des Beispiels selbst:

cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
cp .env.example .env

Bearbeiten Sie .env mit Ihrem Endpunkt (kein Schlüssel — die Authentifizierung ist schlüssellos):

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://<your-resource>.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-4o-mini

Sicherheitshinweis: Es gibt keinen API-Schlüssel zu speichern. Sie authentifizieren sich mit Microsoft Entra ID über az login (lokal) oder eine verwaltete Identität (in Azure). Die .env-Datei enthält nur nicht-geheime Einstellungen und ist bereits durch .gitignore geschützt.

Testen Ihrer Einrichtung

Stellen Sie sicher, dass Sie angemeldet sind, damit die schlüssellose Authentifizierung ein Token erhalten kann, und führen Sie dann das Beispiel aus:

cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure

az login          # wenn Sie noch nicht angemeldet sind
mvn clean spring-boot:run

Sie sollten eine Antwort vom gpt-4o-mini Modell sehen!

VS Code-Benutzer: Drücken Sie F5 zum Ausführen. Die App lädt Ihre .env automatisch.

Vollständiges Beispiel: Siehe das Basic Chat mit Azure AI Foundry Beispiel für Details und Fehlerbehebung.

Was kommt als nächstes?

Einrichtung abgeschlossen! Sie haben jetzt:

  • Azure AI Foundry mit gpt-4o-mini und text-embedding-3-small bereitgestellt
  • Schlüssellose Authentifizierung (Microsoft Entra ID) — keine Schlüsselverwaltung
  • Eine lokale .env mit Ihrem Endpunkt und den Bereitstellungsnamen
  • Eine Java-Entwicklungsumgebung einsatzbereit

Fahren Sie fort mit Kapitel 3: Kerntechniken der generativen KI, um mit dem Erstellen von KI-Anwendungen zu beginnen!

Ressourcen

Zusätzliche Ressourcen

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