Configurarea mediului de dezvoltare pentru Generative AI pentru Java

July 2, 2026 · View on GitHub

Pornire rapidă: Provisionați modelele AI pe Azure AI Foundry ca și cod cu Bicep + azd în câteva minute — consultați Ghidul de configurare Azure AI Foundry. Autentificarea este fără cheie (Microsoft Entra ID), deci nu trebuie să gestionați chei API.

Ce veți învăța

  • Configurarea unui mediu de dezvoltare Java pentru aplicații AI
  • Alegerea și configurarea mediului de dezvoltare preferat (cloud-first cu Codespaces, container de dezvoltare local sau configurare locală completă)
  • Testarea configurației prin conectarea la un model Azure AI Foundry

Cuprins

Introducere

Acest capitol vă va ghida în configurarea unui mediu de dezvoltare. Vom folosi Azure AI Foundry pentru modelele pe toată durata acestui curs. Provisionați modelele ca și cod cu Bicep și Azure Developer CLI (azd), apoi conectați-vă cu autentificare fără cheie (Microsoft Entra ID) — fără chei API de copiat sau scurs.

Nu este necesară configurarea locală! Puteți utiliza GitHub Codespaces, care oferă un mediu de dezvoltare complet în browser și provisioning pentru Foundry direct de acolo.

Folosim Azure AI Foundry pentru acest curs deoarece:

  • Provisionat ca și cod — un singur azd up deployează contul și modelele
  • Fără cheie — autentificare cu Azure sign-in sau o identitate gestionată
  • Pregătit pentru producție — același cod rulează local și în Azure
  • Flexibil — schimbați modelele prin modificarea numelui deployment-ului, nu a codului

Notă: Deployment-urile Azure AI Foundry sunt taxate per token (pay-as-you-go). Consultați Ghidul de configurare Azure AI Foundry pentru detalii despre provisioning, regiuni și costuri.

Pasul 1: Configurați mediul de dezvoltare

Am creat un container de dezvoltare preconfigurat pentru a minimiza timpul de configurare și pentru a vă asigura că aveți toate instrumentele necesare pentru acest curs Generative AI pentru Java. Alegeți-vă abordarea preferată:

Opțiuni pentru configurarea mediului:

Opțiunea A: GitHub Codespaces (Recomandat)

Începeți să programați în 2 minute - fără configurare locală!

  1. Faceți fork la acest repository pe contul dvs. GitHub

    Notă: Dacă doriți să modificați configurația de bază, consultați Configurarea containerului de dezvoltare

  2. Click pe Code → fila Codespaces → ... → New with options...
  3. Folosiți setările implicite – se va selecta Dev container configuration: Generative AI Java Development Environment, containerul dev special creat pentru acest curs
  4. Click pe Create codespace
  5. Așteptați ~2 minute până când mediul devine gata
  6. Continuați la Pasul 2: Provisionați Azure AI Foundry
Screenshot: Codespaces submenu Screenshot: New with options Screenshot: Create codespace options

Avantajele Codespaces:

  • Nu este necesară nicio instalare locală
  • Funcționează pe orice dispozitiv cu browser
  • Preconfigurat cu toate uneltele și dependențele
  • Gratuit 60 de ore pe lună pentru conturi personale
  • Mediu consistent pentru toți cursanții

Opțiunea B: Container de dezvoltare local

Pentru dezvoltatorii care preferă dezvoltarea locală cu Docker

  1. Faceți fork și clonați acest repository pe mașina dvs. locală

    Notă: Dacă doriți să modificați configurația de bază, consultați Configurarea containerului de dezvoltare

  2. Instalați Docker Desktop și VS Code
  3. Instalați extensia Dev Containers în VS Code
  4. Deschideți folderul repository-ului în VS Code
  5. La prompt, faceți click pe Reopen in Container (sau folosiți Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Reopen in Container")
  6. Așteptați să se construiască și să pornească containerul
  7. Continuați la Pasul 2: Provisionați Azure AI Foundry
Screenshot: Dev container setup Screenshot: Dev container build complete

Opțiunea C: Folosiți instalarea locală existentă

Pentru dezvoltatorii cu medii Java deja configurate

Precondiții:

Pași:

  1. Clonați acest repository pe mașina dvs. locală
  2. Deschideți proiectul în IDE-ul dvs.
  3. Continuați la Pasul 2: Provisionați Azure AI Foundry

Sfat util: Dacă aveți o mașină cu specificații mici, dar doriți să folosiți VS Code local, folosiți GitHub Codespaces! Puteți conecta VS Code local la un Codespace găzduit în cloud pentru a beneficia de ambele avantaje.

Screenshot: created local devcontainer instance

Pasul 2: Provisionați Azure AI Foundry

Deployați modelele AI din curs pe Azure AI Foundry ca și cod. Din rădăcina repository-ului:

cd 02-SetupDevEnvironment
azd auth login
az login
azd up

azd vă va cere un nume pentru mediu și o regiune, va provisiona un cont Azure AI Foundry cu deployment-uri pentru gpt-4o-mini și text-embedding-3-small, și va scrie endpoint-ul în exemplul .env — toate acestea folosind autentificare fără cheie (fără chei API).

Parcurgere completă: Consultați Ghidul de configurare Azure AI Foundry pentru precondiții, alternative manuale (portal), îndrumări privind regiunea și note despre costuri/curățare.

Pasul 3: Testați configurația

După ce modelele Foundry sunt provisionate, testați conexiunea cu aplicația exemplu din 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure.

  1. Deschideți terminalul în mediul de dezvoltare.
  2. Navigați la exemplu: 
    cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
  3. Asigurați-vă că sunteți autentificat (autentificarea fără cheie necesită token): 
    az login

    Dacă ați rulat azd up, fișierul .env cu endpoint-ul a fost deja creat pentru dvs.

  4. Rulați aplicația: 
    mvn clean spring-boot:run

Ar trebui să vedeți un răspuns de la modelul gpt-4o-mini.

Înțelegerea codului exemplu

Exemplul de la examples/basic-chat-azure este o aplicație Spring Boot care folosește Spring AI pentru a se conecta la Azure AI Foundry cu autentificare fără cheie.

Ce face acest cod:

  • Se conectează la Azure AI Foundry folosind sign-in-ul Azure (Microsoft Entra ID) — fără cheie API
  • Trimite o întrebare către modelul gpt-4o-mini
  • Primește și afișează răspunsul AI-ului
  • Validează că setup-ul dvs. funcționează corect

Dependența cheie (în pom.xml):

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

Configurare (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}

Sumar

Perfect! Acum aveți totul configurat:

  • Modele Azure AI Foundry provisionate ca și cod cu Bicep + azd
  • Mediul de dezvoltare Java funcțional (fie Codespaces, containere de dezvoltare, sau local)
  • Conexiune la Azure AI Foundry cu autentificare fără cheie (Microsoft Entra ID) — fără chei API
  • Testat că totul funcționează cu un exemplu simplu care comunică cu modelul

Următorii pași

Capitolul 3: Tehnici de bază Generative AI

Depanare

Aveți probleme? Iată probleme comune și soluții:

  • Autentificare eșuată (401/403)?

    • Rulați az login — autentificarea este fără cheie, trebuie să fiți autentificat
    • Verificați că aveți rolul Cognitive Services OpenAI User pe resursă
    • Dacă tocmai ați provisionat, așteptați un minut pentru propagarea rolului

  • Maven nu e găsit?

    • Dacă folosiți containere de dezvoltare/Codespaces, Maven trebuie să fie preinstalat
    • Pentru setup local, asigurați-vă că Java 21+ și Maven 3.9+ sunt instalate
    • Încercați mvn --version pentru a verifica instalarea

  • azd nu este găsit sau provisioning-ul eșuează?

  • Containerul de dezvoltare nu pornește?

    • Asigurați-vă că Docker Desktop este pornit (pentru dezvoltare locală)
    • Încercați să reconstruiți containerul: Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Rebuild Container"

  • Erori la compilarea aplicației?

    • Verificați că sunteți în directorul corect: 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
    • Încercați să curățați și să reconstruiți: mvn clean compile

Aveți nevoie de ajutor?: Dacă mai aveți probleme, deschideți un issue în repository și vă vom ajuta.

Declinare a responsabilității: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. În timp ce ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un om. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care decurg din utilizarea acestei traduceri.