Настройка среды разработки для Generative AI на Java

July 2, 2026 · View on GitHub

Быстрый старт: Разверните свои AI-модели на Azure AI Foundry как код с помощью Bicep + azd за несколько минут — смотрите Руководство по настройке Azure AI Foundry. Аутентификация — без ключей (Microsoft Entra ID), поэтому нет необходимости управлять ключами API.

Чему вы научитесь

  • Настроить среду разработки Java для AI-приложений
  • Выбрать и настроить предпочитаемую среду разработки (прежде всего облако с Codespaces, локальный dev container или полноценная локальная установка)
  • Проверить настройку, подключившись к модели Azure AI Foundry

Содержание

Введение

В этой главе вы пройдете процесс настройки среды разработки. В течение всего курса мы будем использовать Azure AI Foundry для моделей. Вы развертываете модели как код с помощью Bicep и Azure Developer CLI (azd), затем подключаетесь с помощью аутентификации без ключей (Microsoft Entra ID) — без копирования или утечки ключей API.

Локальная настройка не требуется! Можно использовать GitHub Codespaces — полноценную среду разработки прямо в браузере, и развертывать Foundry оттуда.

Мы используем Azure AI Foundry на этом курсе, потому что он:

  • Разворачивается как код — команда azd up развертывает аккаунт и модели
  • Без ключей — аутентификация происходит через ваш вход Azure или управляемую идентичность
  • Готов к продакшену — тот же код работает локально и в Azure
  • Гибкий — меняйте модели, меняя имя развертывания без изменений в коде

Примечание: Развертывания Azure AI Foundry оплачиваются за количество токенов (pay-as-you-go). Подробнее о развертывании, регионах и стоимости смотрите в руководстве по настройке Azure AI Foundry.

Шаг 1: Настройте среду разработки

Для минимизации времени настройки и обеспечения всех необходимых инструментов для курса Generative AI for Java мы создали преднастроенный контейнер разработки. Выберите предпочитаемый способ разработки:

Варианты настройки среды:

Вариант A: GitHub Codespaces (рекомендуется)

Начните писать код за 2 минуты — локальная настройка не нужна!

  1. Сделайте форк этого репозитория в ваш аккаунт GitHub

    Примечание: Если хотите изменить базовую конфигурацию, посмотрите Dev Container Configuration

  2. Нажмите Code → вкладка Codespaces → ... → New with options...
  3. Используйте значения по умолчанию — будет выбран Dev container configuration: Generative AI Java Development Environment, созданный специально для курса
  4. Нажмите Create codespace
  5. Подождите ~2 минуты, пока среда будет готова
  6. Перейдите к Шаг 2: Разверните Azure AI Foundry
Скриншот: Подменю Codespaces Скриншот: Новый с параметрами Скриншот: Параметры создания Codespace

Преимущества Codespaces:

  • Не требуется локальная установка
  • Работает на любом устройстве с браузером
  • Преднастроено со всеми инструментами и зависимостями
  • Бесплатно 60 часов в месяц для личных аккаунтов
  • Единая среда для всех учащихся

Вариант B: Локальный Dev Container

Для разработчиков, предпочитающих локальную разработку с Docker

  1. Сделайте форк и клонируйте этот репозиторий к себе на машину

    Примечание: Если хотите изменить базовую конфигурацию, посмотрите Dev Container Configuration

  2. Установите Docker Desktop и VS Code
  3. Установите расширение Dev Containers в VS Code
  4. Откройте папку репозитория в VS Code
  5. При появлении запроса нажмите Reopen in Container (или используйте Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Reopen in Container")
  6. Дождитесь сборки и запуска контейнера
  7. Перейдите к Шаг 2: Разверните Azure AI Foundry
Скриншот: Настройка Dev container Скриншот: Сборка dev container завершена

Вариант C: Используйте существующую локальную установку

Для разработчиков с уже настроенной Java-средой

Требования:

Шаги:

  1. Клонируйте репозиторий к себе на машину
  2. Откройте проект в вашей IDE
  3. Перейдите к Шаг 2: Разверните Azure AI Foundry

Полезный совет: Если у вас низкопроизводительная машина, но хочется использовать локальный VS Code, используйте GitHub Codespaces! Вы сможете подключить локальный VS Code к облачному Codespace и получить лучшее из обоих миров.

Скриншот: создан экземпляр локального devcontainer

Шаг 2: Разверните Azure AI Foundry

Разверните модели курса на Azure AI Foundry как код. Из корня репозитория выполните:

cd 02-SetupDevEnvironment
azd auth login
az login
azd up

azd запросит имя окружения и регион, развернет аккаунт Azure AI Foundry с развертываниями gpt-4o-mini и text-embedding-3-small, а также запишет конечную точку в файл .env примера — все с аутентификацией без ключей (без ключей API).

Полное руководство: Смотрите Руководство по настройке Azure AI Foundry для требований, альтернативы через портал, рекомендаций по региону и информации о стоимости/очистке.

Шаг 3: Проверьте настройку

После развертывания моделей Foundry протестируйте подключение с помощью примерного приложения в 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure.

  1. Откройте терминал в вашей среде разработки.

  2. Перейдите в каталог с примером:

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

  3. Убедитесь, что вы вошли (аутентификация без ключей требует токена):

    az login

    Если вы запускали azd up, файл .env с вашей конечной точкой уже создан.

  4. Запустите приложение:

    mvn clean spring-boot:run

Вы должны увидеть ответ от модели gpt-4o-mini.

Понимание примерного кода

Пример в examples/basic-chat-azure — это Spring Boot приложение, использующее Spring AI для подключения к Azure AI Foundry с аутентификацией без ключей.

Что делает этот код:

  • Подключается к Azure AI Foundry с использованием вашего входа Azure (Microsoft Entra ID) — без ключа API
  • Отправляет запрос модели gpt-4o-mini
  • Получает и отображает ответ AI
  • Проверяет, что ваша установка работает корректно

Ключевая зависимость (в pom.xml):

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

Конфигурация (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}

Резюме

Отлично! Теперь у вас есть все настроенное:

  • Развернуты модели Azure AI Foundry как код с использованием Bicep + azd
  • Среда разработки Java работает (Codespaces, dev container или локально)
  • Подключение к Azure AI Foundry с аутентификацией без ключей (Microsoft Entra ID) — без ключей API
  • Проверка работы с простым примером, который общается с вашей моделью

Следующие шаги

Глава 3: Основные техники Generative AI

Устранение неполадок

Возникли проблемы? Вот распространенные проблемы и решения:

  • Аутентификация не проходит (401/403)?

    • Выполните az login — аутентификация без ключей требует входа в систему
    • Проверьте, что ваша учётная запись имеет роль Cognitive Services OpenAI User на ресурсе
    • Если вы только что развернули, подождите минуту для применения роли

  • Maven не найден?

    • При использовании dev containers/Codespaces Maven должен быть предустановлен
    • Для локальной настройки убедитесь, что установлены Java 21+ и Maven 3.9+
    • Проверьте выполнение mvn --version

  • azd не найден или развертывание не удаётся?

  • Dev container не запускается?

    • Убедитесь, что Docker Desktop запущен (для локальной разработки)
    • Попробуйте пересобрать контейнер: Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Rebuild Container"

  • Ошибки компиляции приложения?

    • Проверьте, что вы находитесь в правильной директории: 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
    • Попробуйте очистить и собрать заново: mvn clean compile

Нужна помощь?: Если проблемы сохраняются, создайте issue в репозитории — мы поможем вам.

Отказ от ответственности: Этот документ был переведен с использованием сервиса машинного перевода Co-op Translator. Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, имейте в виду, что автоматический перевод может содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется обратиться к профессиональному человеческому переводу. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования этого перевода.