Java용 생성 AI 개발 환경 설정

July 2, 2026 · View on GitHub

빠른 시작: 몇 분 만에 Bicep + azd로 코드 기반 Azure AI Foundry에 AI 모델을 프로비전하세요 — Azure AI Foundry 설정 가이드를 참조하세요. 인증은 키 없는 방식(Microsoft Entra ID)이므로 API 키를 관리할 필요가 없습니다.

학습 내용

AI 애플리케이션을 위한 Java 개발 환경 설정
선호하는 개발 환경 선택 및 구성(클라우드 우선 Codespaces, 로컬 개발 컨테이너 또는 완전 로컬 설치)
Azure AI Foundry 모델에 연결하여 설정 테스트

소개

이 장에서는 개발 환경 설정 방법을 안내합니다. 전체 과정에서 모델은 Azure AI Foundry를 사용합니다. Bicep 및 Azure Developer CLI(azd)를 사용해 코드를 통해 모델을 프로비전하고, 키 없는 인증(Microsoft Entra ID)으로 안전하게 연결합니다 — API 키를 복사하거나 노출할 필요가 없습니다.

로컬 설치가 필요 없습니다! 전체 개발 환경이 브라우저에서 제공되는 GitHub Codespaces를 이용할 수 있으며, 거기서 Foundry를 프로비전할 수 있습니다.

이 과정을 위해 Azure AI Foundry를 사용하는 이유:

코드로 프로비전 — azd up 한 번으로 계정과 모델 배포까지 완료
키 없는 인증 — Azure 로그인 또는 관리 ID로 인증
프로덕션 준비 완료 — 동일 코드가 로컬과 Azure에서 동작
유연성 — 배포 이름만 바꾸면 모델 전환 가능, 코드 변경 불필요

참고: Azure AI Foundry 배포 비용은 토큰 사용량 기반입니다(종량제). 프로비전, 지역, 비용 세부사항은 Azure AI Foundry 설정 가이드를 참고하세요.

1단계: 개발 환경 설정

설정 시간을 최소화하고 Generative AI for Java 과정에 필요한 모든 도구가 포함된 사전 구성된 개발 컨테이너를 만들었습니다. 원하는 개발 방식을 선택하세요:

환경 설정 옵션:

옵션 A: GitHub Codespaces (권장)

2분 만에 코딩 시작 — 로컬 설치 불필요!

이 저장소를 GitHub 계정에 포크

참고: 기본 구성을 편집하려면 Dev Container 구성을 참조하세요
Code → Codespaces 탭 → ... → 새 옵션으로 생성(New with options...) 클릭
기본값 사용 — 이 과정에 맞춘 Generative AI Java Development Environment 개발 컨테이너 구성이 선택됨
Codespace 생성(Create codespace) 클릭
약 2분 기다려 환경 준비 완료
2단계: Azure AI Foundry 프로비전 진행

Codespaces의 장점:

로컬 설치 불필요

브라우저가 있는 모든 기기에서 사용 가능

모든 도구 및 종속성 사전 구성 완료

개인 계정은 매월 60시간 무료 제공

모든 학습자에게 일관된 환경 제공

옵션 B: 로컬 개발 컨테이너

Docker를 이용한 로컬 개발 환경을 선호하는 개발자용

이 저장소를 포크하고 로컬 컴퓨터에 클론

참고: 기본 구성을 편집하려면 Dev Container 구성을 참조하세요
Docker Desktop과 VS Code 설치
VS Code에서 Dev Containers 확장 설치
VS Code로 저장소 폴더 열기
프롬프트가 뜨면 컨테이너에서 다시 열기(Reopen in Container) 클릭 (또는 Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Reopen in Container" 사용)
컨테이너가 빌드되고 시작될 때까지 대기
2단계: Azure AI Foundry 프로비전 진행

옵션 C: 기존 로컬 설치 사용

기존 Java 환경을 가진 개발자용

필수 조건:

Java 21+
Maven 3.9+
VS Code 또는 선호하는 IDE

단계:

이 저장소를 로컬 컴퓨터에 클론
IDE에서 프로젝트 열기
2단계: Azure AI Foundry 프로비전 진행

팁: 저사양 머신에서 로컬 VS Code만 쓰고 싶다면 GitHub Codespaces를 활용하세요! 로컬 VS Code를 클라우드의 Codespace에 연결해 두 환경의 장점을 동시에 누릴 수 있습니다.

2단계: Azure AI Foundry 프로비전

과정의 AI 모델을 코드 기반으로 Azure AI Foundry에 배포합니다. 저장소 루트에서:

cd 02-SetupDevEnvironment
azd auth login
az login
azd up

azd가 환경 이름과 지역을 묻고, gpt-4o-mini 및 text-embedding-3-small 배포가 포함된 Azure AI Foundry 계정을 프로비전하며, 예제의 .env 파일에 엔드포인트를 기록합니다 — 모두 키 없는 인증(API 키 없음)으로 수행됩니다.

전체 안내: Azure AI Foundry 설정 가이드에서 사전 조건, 수동(포털) 대안, 지역 안내, 비용 및 정리 참고.

3단계: 설정 테스트

Foundry 모델이 프로비전되면 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure에 있는 예제 앱으로 연결을 테스트하세요.

개발 환경에서 터미널 열기

예제 디렉터리로 이동:

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

로그인되어 있는지 확인(키 없는 인증에는 토큰 필요):
```
az login
```
azd up을 실행했다면 엔드포인트가 포함된 .env 파일이 이미 생성되어 있습니다.
애플리케이션 실행:
```
mvn clean spring-boot:run
```

gpt-4o-mini 모델의 응답을 볼 수 있어야 합니다.

예제 코드 이해하기

examples/basic-chat-azure에 있는 예제는 Spring Boot 앱으로, Spring AI를 사용해 키 없는 인증으로 Azure AI Foundry에 연결합니다.

이 코드가 하는 일:

Azure 로그인(Microsoft Entra ID)을 이용해 Azure AI Foundry에 연결 — API 키 불필요
gpt-4o-mini 모델에 프롬프트를 전송
AI의 응답을 수신 및 표시
설정이 제대로 되었는지 검증

주요 의존성 (pom.xml):

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-azure-openai</artifactId>
</dependency>

구성 (application.yml):

spring:
  ai:
    azure:
      openai:
        # Endpoint only - no api-key. Spring AI uses DefaultAzureCredential (keyless).
        endpoint: ${AZURE_OPENAI_ENDPOINT}
        chat:
          options:
            deployment-name: ${AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT:gpt-4o-mini}

요약

잘 하셨습니다! 다음을 모두 완료했습니다:

Bicep + azd로 Azure AI Foundry 모델을 코드 기반 프로비전
Java 개발 환경 실행( Codespaces, 개발 컨테이너, 로컬 중 어떤 환경이든)
키 없는 인증(Microsoft Entra ID)으로 Azure AI Foundry에 연결 — API 키 불필요
모델과 간단하게 대화하는 예제로 모든 것이 정상 동작함을 확인

다음 단계

3장: 핵심 생성 AI 기법

문제 해결

문제가 있나요? 자주 발생하는 문제와 해결책입니다:

인증 실패(401/403)?
- az login 실행 — 인증은 키 없는 방식으로, 반드시 로그인 필요
- 계정에 해당 리소스에 대한 Cognitive Services OpenAI User 역할이 있는지 확인
- 방금 프로비전했다면 역할 할당 전파까지 1분 정도 대기
Maven이 안 보이나?
- 개발 컨테이너/ Codespaces 사용 중이면 Maven이 사전 설치되어 있음
- 로컬 설정 시 Java 21+, Maven 3.9+ 설치 여부 확인
- mvn --version 명령어로 설치 확인
azd 명령어 없거나 프로비전 실패?
- Azure Developer CLI 설치 후 azd auth login 실행
- gpt-4o-mini가 지원되는 지역 선택(예: eastus2)
- Azure AI Foundry 설정 가이드 참고
개발 컨테이너가 시작되지 않음?
- Docker Desktop이 실행 중인지 확인(로컬 개발용)
- 컨테이너 재빌드 시도: Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Rebuild Container"
애플리케이션 컴파일 오류?
- 올바른 디렉터리인지 확인: 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
- 클린 후 재빌드 시도: mvn clean compile

도움이 필요하신가요? 문제가 계속되면 저장소에 이슈를 열어 문의하세요. 저희가 도와드리겠습니다.

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