ការឆាត់ជាមួយ Azure AI Foundry ដំបូង - ឧទាហរណ៍ពីចូលដល់ចេញ

July 2, 2026 · View on GitHub

ឧទាហរណ៍នេះគឺជាកម្មវិធី Spring Boot ងាយៗមួយដែលភ្ជាប់ទៅនឹងម៉ូឌែល Azure AI Foundry ដោយប្រើ ការផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយគ្មាន key (Microsoft Entra ID) ហើយសាកល្បងការតំឡើងរបស់អ្នក។ វាប្រើ ChatClient របស់ Spring AI។

អត្ថបទខ្លីៗ

លក្ខខណ្ឌមុន

មុនពេលដំណើរការឧទាហរណ៍នេះ សូមប្រាកដថាអ្នកមាន៖

  • វត្ថុធាតុ Azure AI Foundry ជាមួយ gpt-4o-mini ដែលបានបញ្ចូល — បង្កើតវាជាមួយ azd up ឬដោយដៃតាម មគ្គុទេសក៍ការតំឡើង Azure AI Foundry
  • តួនាទី Cognitive Services OpenAI User លើវត្ថុធាតុនោះ (ទំព័រផ្ទុក Bicep បានផ្ដល់តួនាទីនេះសម្រាប់អ្នក)
  • Azure CLI (az) ដែលបានចុះឈ្មោះចូលជាមួយ az login
  • Java 21+ និង Maven 3.9+

មិនត្រូវការផ្ទៀងផ្ទាត់កូនសោ API — ការផ្ទៀងផ្ទាត់គឺគ្មាន key ដោយ Microsoft Entra ID។

ចាប់ផ្តើមយ៉ាងរហ័ស

# 1. នាវីហ្គែត​ទៅគម្រោង
cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure

# 2. ចូលគណនី ដើម្បីអោយការផ្ទៀងផ្ទាត់ឥតគ្រាប់អាចទទួលបានសញ្ញា Token
az login

# 3. កំណត់រចនាសម្ព័ន្ធចុងបញ្ចប់
#    - បើអ្នកបានរត់ `azd up` .env ត្រូវបានសរសេរដល់អ្នក (រំលងនេះ)
#    - បើមិនដូច្នោះទេ ចម្លងគំរូ និងកំណត់ AZURE_OPENAI_ENDPOINT:
cp .env.example .env

# 4. រត់កម្មវិធី
mvn spring-boot:run

របៀបផ្ទៀងផ្ទាត់ដំណើរការ

ឧទាហរណ៍នេះផ្ទៀងផ្ទាត់ជាមួយ Microsoft Entra ID — មិនមានកូនសោ API ទេ។

ពេលមានតែ spring.ai.azure.openai.endpoint តែប៉ុណ្ណោះ (ហើយគ្មាន api-key) Spring AI នឹងបង្កើតកាឡាយអាជីព Azure OpenAI ជាមួយ DefaultAzureCredential។ វាប្រើនៅចំណុចនោះដោយស្វ័យប្រវត្តិបាន token ពីសម័យ az login របស់អ្នកនៅក្នុងតំបន់របស់អ្នក ឬពី managed identity នៅពេលរត់ក្នុង Azure — ដូច្នេះកូដដូចគ្នានេះដំណើរការបានទាំងពីរប្រភេទដោយគ្មានការផ្លាស់ប្ដូរ។

ការរត់កម្មវិធី

ការប្រើ Maven

mvn spring-boot:run

ការប្រើ VS Code

  1. បើកគំរូនៅក្នុង VS Code
  2. ចុច F5 ឬប្រើផ្ទាំង "Run and Debug"
  3. ជ្រើសរើសការកំណត់ "Spring Boot-BasicChatApplication"

ចំណាំ: ការកំណត់ VS Code នេះបញ្ចូលឯកសារ .env របស់អ្នកដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

លទ្ធផលដែលរំពឹងទុក

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.

យោងការកំណត់

អថេរ​បរិស្ថាន

អថេរការពិពណ៌នាត្រូវការឧទាហរណ៍
AZURE_OPENAI_ENDPOINTស្ថានីយ៍ endpoint របស់ Foundry (Azure OpenAI)ត្រូវការhttps://my-resource.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENTឈ្មោះការចេញផ្សាយម៉ូឌែលជជែកមិនត្រូវការgpt-4o-mini (លំនាំដើម)

មិនមានអថេរកូនសោ API នោះទេ — ការផ្ទៀងផ្ទាត់គឺគ្មាន key (Microsoft Entra ID តាមរយៈ az login)។

ការកំណត់ Spring

ឯកសារ application.yml កំណត់៖

  • Endpoint: ${AZURE_OPENAI_ENDPOINT} - ពីអថេរបរិស្ថាន
  • Deployment: ${AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT:gpt-4o-mini} - ពីអថេរបរិស្ថានជាមួយ fallback
  • Auth: គ្មាន key — មិនមាន api-key ដាក់ទេ ដូច្នេះ Spring AI ប្រើ DefaultAzureCredential
  • សីតុណ្ហភាព: 0.7 - គ្រប់គ្រងភាពច្នៃប្រឌិត (0.0 = ពាក់ព័ន្ធត្រឹមត្រូវ, 1.0 = មានច្នៃប្រឌិត)
  • Max Tokens: 500 - ប្រវែងឆ្លើយតបអតិបរមា

ការដោះស្រាយបញ្ហា

បញ្ហាសកម្មជាច្រើន

កំហុស: 401 / "PermissionDenied" / កំហុស token
  • រត់ az login — ការផ្ទៀងផ្ទាត់គ្មាន key ត្រូវការចុះឈ្មោះចូលសកម្មដើម្បីទទួលបាន token
  • ផ្ទៀងផ្ទាត់ថាអក្សរារបស់អ្នកមានតួនាទី Cognitive Services OpenAI User លើវត្ថុធាតុ
  • ប្រសិនបើអ្នកទើបតែផ្ដល់តួនាទី សូមរង់ចាំមួយនាទីដើម្បីឲ្យវាបន្តផ្សាយ
  • បញ្ជាក់ថាអ្នកនៅក្នុង tenant/subscription ត្រឹមត្រូវ (az account show)
កំហុស: "The endpoint is not valid" / កំហុសភ្ជាប់
  • បញ្ជាក់ថា AZURE_OPENAI_ENDPOINT គឺ URL ពិស្តារពេញលេញ (ឧ. https://your-resource.openai.azure.com/)
  • ពិនិត្យសញ្ញាផ្តល់ដាច់បញ្ចប់សុទ្ធតែត្រូវគ្នា
  • ផ្ទៀងផ្ទាត់ endpoint ត្រូវតាមវត្ថុធាតុដែលបានបង្កើត (azd env get-values)
កំហុស: "The deployment was not found"
  • ផ្ទៀងផ្ទាត់ថា AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT ត្រូវនឹងឈ្មោះការចេញផ្សាយក្នុង Azure
  • ពិនិត្យមើលថាម៉ូឌែលបានចេញផ្សាយដោយជោគជ័យនិងសកម្មទេ
  • ឈ្មោះការចេញផ្សាយលំនាំដើមគឺ gpt-4o-mini
VS Code: អថេរបរិស្ថានមិនបានផ្ទុក
  • បញ្ជាក់ឲ្យឯកសារ .env របស់អ្នកនៅក្នុងថត root របស់គំរូ (នៅកម្រិតដូចគ្នាជាមួយ pom.xml)
  • ព្យាយាមរត់ mvn spring-boot:run ក្នុង Terminal រួមបញ្ចូលរបស់ VS Code
  • ពិនិត្យមើលថា Extension Java របស់ VS Code បានដំឡើងត្រឹមត្រូវ

ម៉ូដធ្វើបញ្ហាដោះស្រាយ

ដើម្បីបើកការចុះបញ្ជីលម្អិត សូមយកការអធិប្បាយខាងក្រោមក្នុង application.yml៖

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

ជំហានបន្ទាប់

ការតំឡើងរួចរាល់! សូមបន្តការសិក្សារបស់អ្នក៖

ជំពូក 3: បច្ចេកទេស Core Generative AI

ធនធាន

ការបដិសេធ: ឯកសារនេះត្រូវបានបម្លែងភាសា ដោយប្រើសេវាបម្លែងភាសា AI Co-op Translator។ ទោះយើងខ្ញុំមានក្តីប្រាថ្នាឱ្យបានច្បាស់លាស់ តែសូមយល់ដឹងថាការបម្លែងដោយស្វ័យប្រវត្តិក៏អាចមានកំហុសឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមជាភាសាទីតាំងគួរត្រូវបានគេប្រើជាប្រភពច្បាស់លាស់។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ សូមណែនាំឱ្យប្រើប្រាស់ការប្រែដោយមនុស្សជំនាញ។ យើងខ្ញុំមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកស្រាយខុសបន្ទាប់ពីការប្រើប្រាស់ការបម្លែងនេះនោះទេ។