Konfigurowanie środowiska deweloperskiego dla Azure AI Foundry

July 2, 2026 · View on GitHub

Ten przewodnik konfiguruje modele Azure AI Foundry dla aplikacji AI w Javie w tym kursie, używając uwierzytelniania bezkluczowego (Microsoft Entra ID) — bez konieczności zarządzania kluczami API. Nowy w narzędziach? Zacznij od przewodnika po środowisku deweloperskim.

Ten przewodnik konfiguruje modele Azure AI Foundry dla aplikacji AI w Javie w tym kursie. Masz dwie ścieżki:

  • Opcja A — Provisioning za pomocą azd + Bicep (zalecane): jeden polecenie wdraża konto Foundry i modele jako kod. Bez klikania w portalu.
  • Opcja B — Ręczne tworzenie zasobów w portalu Azure AI Foundry.

Obie ścieżki korzystają z uwierzytelniania bezkluczowego (Microsoft Entra ID) — nie ma potrzeby kopiowania ani wycieku kluczy API.

Spis treści

Co zostaje utworzone

Szablony Bicep w infra/ tworzą:

  • Konto Azure AI Foundry (Microsoft.CognitiveServices/accounts, typ AIServices) z projektem
  • Deployment czatu — gpt-4o-mini
  • Deployment embeddingu — text-embedding-3-small (używany w późniejszych rozdziałach)
  • Bezkluczowe przypisanie roli (Cognitive Services OpenAI User), abyś mógł się zalogować przez az login zamiast zarządzać kluczami

Wymagania wstępne

Opcja A: Provisioning za pomocą azd + Bicep (zalecane)

Z folderu 02-SetupDevEnvironment:

cd 02-SetupDevEnvironment

# Zaloguj się (oba narzędzia)
azd auth login
az login

# Udostępnij konto Foundry + wdrożenia modeli
azd up

azd poprosi o nazwę środowiska (np. genai-java) oraz region. Wybierz region, w którym dostępne są gpt-4o-mini i text-embedding-3-small — na przykład eastus2 lub swedencentral.

Po zakończeniu provisioning azd:

  1. Wdraża wszystko zdefiniowane w infra/main.bicep.
  2. Uruchamia hook postprovision, który zapisuje examples/basic-chat-azure/.env z twoim endpointem i nazwami deploymentów (bez sekretów).

Wskazówka: Uruchom ponownie azd up w dowolnym momencie, aby zastosować zmiany. Użyj azd down, aby usunąć wszystko i zakończyć generowanie kosztów.

Aby zobaczyć wygenerowane ustawienia:

azd env get-values

Teraz przejdź do Testowania konfiguracji.

Opcja B: Ręczne tworzenie zasobów

Wolisz portal? Utwórz zasoby ręcznie:

  1. Wejdź na portal Azure AI Foundry i zaloguj się.
  2. Utwórz projekt (to także tworzy zasób AI Foundry). Nadaj mu nazwę np. GenAIJava.
  3. W projekcie otwórz Modele + endpointy → Wdróż model → Wdróż model bazowy.
  4. Wdróż gpt-4o-mini (nazwa deploymentu gpt-4o-mini). Powtórz dla text-embedding-3-small, jeśli chcesz przykłady embeddingu.
  5. Z Przeglądu skopiuj endpoint (np. https://<resource>.openai.azure.com/).
  6. Przyznaj sobie dostęp bezkluczowy: na zasobie otwórz Kontrola dostępu (IAM) → Dodaj przypisanie roli → przypisz rolę Cognitive Services OpenAI User do swojego konta.

Wciąż masz problemy? Sprawdź dokumentację Azure AI Foundry.

Konfiguracja środowiska

Jeśli użyłeś Opcji A (azd up), plik ustawień jest już zapisany — nic nie musisz konfigurować. Przejdź do Testowania konfiguracji.

Jeśli użyłeś Opcji B (ręczna), utwórz samodzielnie plik .env przykładu:

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

Edytuj .env, wpisując swój endpoint (bez klucza — uwierzytelnianie jest bezkluczowe):

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

Uwaga dotycząca bezpieczeństwa: Nie ma potrzeby przechowywania klucza API. Uwierzytelniasz się za pomocą Microsoft Entra ID przez az login (lokalnie) lub zarządzaną tożsamość (w Azure). Plik .env zawiera tylko ustawienia niebędące sekretami i jest już objęty .gitignore.

Testowanie konfiguracji

Upewnij się, że jesteś zalogowany, aby uwierzytelnianie bezkluczowe mogło pobrać token, następnie uruchom przykład:

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

az login          # jeśli nie jesteś jeszcze zalogowany
mvn clean spring-boot:run

Powinieneś zobaczyć odpowiedź z modelu gpt-4o-mini!

Użytkownicy VS Code: Naciśnij F5, aby uruchomić. Aplikacja automatycznie wczytuje twój plik .env.

Pełny przykład: Zobacz Basic Chat z Azure AI Foundry dla szczegółów i rozwiązywania problemów.

Co dalej?

Konfiguracja zakończona! Masz teraz:

  • Azure AI Foundry z wdrożonymi modelami gpt-4o-mini i text-embedding-3-small
  • Uwierzytelnianie bezkluczowe (Microsoft Entra ID) — bez zarządzania kluczami
  • Lokalny plik .env z twoim endpointem i nazwami deploymentów
  • Gotowe środowisko deweloperskie w Javie

Kontynuuj do Rozdział 3: Podstawowe techniki generatywnej AI, aby zacząć budować aplikacje AI!

Zasoby

Dodatkowe zasoby

Zastrzeżenie: Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Choć dążymy do dokładności, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niedokładności. Oryginalny dokument w jego języku źródłowym należy uznawać za autorytatywne źródło. W przypadku informacji krytycznych zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.