Azure AI Foundry के साथ बेसिक चैट - एंड-टू-एंड उदाहरण

July 2, 2026 · View on GitHub

यह उदाहरण एक सरल Spring Boot एप्लिकेशन है जो keyless authentication (Microsoft Entra ID) का उपयोग करके Azure AI Foundry मॉडल से जुड़ता है और आपके सेटअप का परीक्षण करता है। यह Spring AI के ChatClient का उपयोग करता है।

Table of Contents

Prerequisites

इस उदाहरण को चलाने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास:

  • एक Azure AI Foundry संसाधन है जिसमें gpt-4o-mini डिप्लॉयमेंट हो — इसे azd up के साथ या मैन्युअली Azure AI Foundry setup guide के माध्यम से प्रोविजन करें
  • उस संसाधन पर Cognitive Services OpenAI User भूमिका (यह रोल Bicep टेम्पलेट्स आपके लिए असाइन करते हैं)
  • Azure CLI (az), जिसमें आप az login के साथ साइन इन हैं
  • Java 21+ और Maven 3.9+

कोई API कुंजी आवश्यक नहीं — प्रमाणन Microsoft Entra ID के माध्यम से keyless है।

Quick Start

# 1. प्रोजेक्ट पर जाएं
cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure

# 2. साइन इन करें ताकि कीलेस ऑथ को टोकन मिल सके
az login

# 3. एंडपॉइंट कॉन्फ़िगर करें
#    - यदि आपने `azd up` चलाया है, तो .env आपके लिए लिखा गया था (इसे छोड़ें)।
#    - अन्यथा टेम्पलेट कॉपी करें और AZURE_OPENAI_ENDPOINT सेट करें:
cp .env.example .env

# 4. एप्लिकेशन चलाएं
mvn spring-boot:run

How Authentication Works

यह उदाहरण Microsoft Entra ID के साथ प्रमाणित होता है — कोई API कुंजी नहीं है।

जब केवल spring.ai.azure.openai.endpoint सेट होता है (और कोई api-key नहीं होता), तो Spring AI Azure OpenAI क्लाइंट को DefaultAzureCredential के साथ बनाता है। यह क्रेडेंशियल स्वचालित रूप से आपके स्थानीय az login सत्र से टोकन ढूंढता है, या Azure में चलने पर मैनेज्ड आइडेंटिटी से टोकन प्राप्त करता है — इसलिए एक ही कोड बिना किसी बदलाव के दोनों जगह काम करता है।

Running the Application

Using Maven

mvn spring-boot:run

Using VS Code

  1. प्रोजेक्ट को VS Code में खोलें
  2. F5 दबाएं या "Run and Debug" पैनल का उपयोग करें
  3. "Spring Boot-BasicChatApplication" कॉन्फ़िगरेशन चुनें

नोट: VS Code कॉन्फ़िगरेशन स्वचालित रूप से आपकी .env फ़ाइल को लोड करता है

Expected Output

Starting Basic Chat with Azure OpenAI...
Environment variables loaded successfully
Connecting to Azure OpenAI...
Sending prompt: What is AI in a short sentence? Max 100 words.

AI Response:
================
AI, or Artificial Intelligence, is the simulation of human intelligence in machines programmed to think and learn like humans.
================

Success! Azure OpenAI connection is working correctly.

Configuration Reference

Environment Variables

VariableDescriptionRequiredExample
AZURE_OPENAI_ENDPOINTFoundry (Azure OpenAI) endpoint URLहाँhttps://my-resource.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENTचैट मॉडल डिप्लॉयमेंट नामनहींgpt-4o-mini (डिफ़ॉल्ट)

कोई API कुंजी वेरिएबल नहीं है — प्रमाणन keyless है (Microsoft Entra ID के माध्यम से az login)।

Spring Configuration

application.yml फ़ाइल कॉन्फ़िगर करती है:

  • Endpoint: ${AZURE_OPENAI_ENDPOINT} - पर्यावरण वेरिएबल से
  • Deployment: ${AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT:gpt-4o-mini} - पर्यावरण वेरिएबल से, फॉलबैक के साथ
  • Auth: keyless — कोई api-key सेट नहीं है, इसलिए Spring AI DefaultAzureCredential का उपयोग करता है
  • Temperature: 0.7 - रचनात्मकता नियंत्रित करता है (0.0 = निश्चित, 1.0 = रचनात्मक)
  • Max Tokens: 500 - अधिकतम प्रतिक्रिया लंबाई

Troubleshooting

Common Issues

त्रुटि: 401 / "PermissionDenied" / टोकन त्रुटियाँ
  • az login चलाएं — keyless प्रमाणन के लिए सक्रिय साइन-इन आवश्यक है टोकन प्राप्त करने के लिए
  • सुनिश्चित करें कि आपके खाते को संसाधन पर Cognitive Services OpenAI User भूमिका मिली हुई है
  • यदि आपने अभी रोल असाइन किया है, तो इसके लागू होने के लिए कुछ समय प्रतीक्षा करें
  • पुष्टि करें कि आप सही टेनेंट / सब्सक्रिप्शन में हैं (az account show)
त्रुटि: "The endpoint is not valid" / कनेक्शन त्रुटियाँ
  • सुनिश्चित करें कि AZURE_OPENAI_ENDPOINT पूर्ण बेस URL है (जैसे, https://your-resource.openai.azure.com/)
  • ट्रेलिंग स्लैश की संगति जांचें
  • पुष्टि करें कि endpoint आपके प्रोविजन किए गए संसाधन से मेल खाता है (azd env get-values)
त्रुटि: "The deployment was not found"
  • जांचें कि AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT Azure में किसी डिप्लॉयमेंट नाम से मेल खाता है
  • जांचें कि मॉडल सफलतापूर्वक डिप्लॉय किया गया और सक्रिय है
  • डिफ़ॉल्ट डिप्लॉयमेंट नाम gpt-4o-mini है
VS Code: पर्यावरण वेरिएबल लोड नहीं हो रहे हैं
  • सुनिश्चित करें कि आपकी .env फ़ाइल प्रोजेक्ट रूट डायरेक्टरी में है (pom.xml के समान स्तर पर)
  • VS Code के एकीकृत टर्मिनल में mvn spring-boot:run चलाने का प्रयास करें
  • जांचें कि VS Code Java एक्सटेंशन सही ढंग से इंस्टॉल है

Debug Mode

विस्तृत लॉगिंग सक्षम करने के लिए, application.yml में इन लाइनों को अनकमेंट करें:

logging:
  level:
    org.springframework.ai: DEBUG
    com.azure: DEBUG

Next Steps

सेटअप पूरा! अपनी सीख जारी रखें:

Chapter 3: Core Generative AI Techniques

Resources

अस्वीकरण: इस दस्तावेज़ का अनुवाद AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में ही प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।