Nastavenie vývojového prostredia pre Generatívnu AI pre Java

July 2, 2026 · View on GitHub

Rýchly štart: Províziu vašich AI modelov na Azure AI Foundry ako kódu pomocou Bicep + azd za pár minút — pozrite si Azure AI Foundry Sprievodcu nastavením. Overovanie je bez kľúčov (Microsoft Entra ID), takže nie je potrebné spravovať API kľúče.

Čo sa naučíte

  • Nastaviť vývojové prostredie pre AI aplikácie v Jave
  • Vybrať a nakonfigurovať preferované vývojové prostredie (cloud-first s Codespaces, lokálny vývojový kontajner alebo plná lokálna inštalácia)
  • Otestovať nastavenie prepojením s modelom Azure AI Foundry

Obsah

Úvod

Táto kapitola vás prevedie nastavením vývojového prostredia. Počas tohto kurzu budeme používať Azure AI Foundry pre modely. Modele provisionujete ako kód pomocou Bicep a Azure Developer CLI (azd), potom sa pripájate pomocou overovania bez kľúčov (Microsoft Entra ID) — bez kopírovania alebo úniku API kľúčov.

Nie je potrebné žiadne lokálne nastavenie! Môžete použiť GitHub Codespaces, ktoré poskytuje plné vývojové prostredie priamo vo vašom prehliadači a z neho provisionovať Foundry.

Používame Azure AI Foundry, pretože je:

  • Provisionované ako kód — jedno azd up nasadí účet a nasadenia modelov
  • Bez kľúčov — autentifikácia cez váš Azure prihlásenie alebo spravovanú identitu
  • Pripravené na produkciu — rovnaký kód beží lokálne aj v Azure
  • Flexibilné — výmenu modelov spravíte zmenou názvu nasadenia, nie kódu

Poznámka: Nasadenia Azure AI Foundry sa účtujú podľa počtu tokenov (platíte podľa spotreby). Viac informácií o provisioning, regiónoch a cenách nájdete v Azure AI Foundry sprievodcovi nastavením.

Krok 1: Nastavte svoje vývojové prostredie

Vytvorili sme predkonfigurovaný vývojový kontajner na minimalizáciu času nastavenia a zabezpečenie všetkých potrebných nástrojov pre tento kurz Generatívnej AI pre Java. Vyberte si preferovaný spôsob vývoja:

Možnosti nastavenia prostredia:

Možnosť A: GitHub Codespaces (odporúčané)

Začnite kódovať za 2 minúty - žiadne lokálne nastavenie potrebné!

  1. Forknite si tento repozitár do svojho GitHub účtu

    Poznámka: Ak chcete upraviť základnú konfiguráciu, pozrite si Dev Container Configuration

  2. Kliknite na Code → záložka Codespaces → ... → New with options...
  3. Použite prednastavené hodnoty – vyberie sa Dev container configuration: Generative AI Java Development Environment špeciálny devcontainer vytvorený pre tento kurz
  4. Kliknite na Create codespace
  5. Počkajte približne 2 minúty, kým bude prostredie pripravené
  6. Pokračujte na Krok 2: Provízia Azure AI Foundry
Screenshot: Codespaces submenu Screenshot: New with options Screenshot: Create codespace options

Výhody Codespaces:

  • Nie je potrebná lokálna inštalácia
  • Funguje na akomkoľvek zariadení s prehliadačom
  • Predkonfigurované so všetkými nástrojmi a závislosťami
  • Zadarmo 60 hodín mesačne pre osobné účty
  • Konzistentné prostredie pre všetkých študentov

Možnosť B: Lokálny Dev Container

Pre vývojárov, ktorí preferujú lokálny vývoj s Dockerom

  1. Forknite a naklonujte tento repozitár na svoj lokálny počítač

    Poznámka: Ak chcete upraviť základnú konfiguráciu, pozrite si Dev Container Configuration

  2. Nainštalujte Docker Desktop a VS Code
  3. Nainštalujte rozšírenie Dev Containers vo VS Code
  4. Otvorte priečinok repozitára vo VS Code
  5. Keď sa zobrazí výzva, kliknite na Reopen in Container (alebo použite Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Reopen in Container")
  6. Počkajte, kým sa kontajner zostaví a spustí
  7. Pokračujte na Krok 2: Provízia Azure AI Foundry
Screenshot: Dev container setup Screenshot: Dev container build complete

Možnosť C: Použite existujúcu lokálnu inštaláciu

Pre vývojárov s existujúcim Java prostredím

Požiadavky:

Kroky:

  1. Naklonujte si tento repozitár do svojho lokálneho počítača
  2. Otvorte projekt vo svojom IDE
  3. Pokračujte na Krok 2: Provízia Azure AI Foundry

Tip: Ak máte slabší počítač, ale chcete používať VS Code lokálne, využite GitHub Codespaces! Môžete prepojiť lokálny VS Code s cloud-hosted Codespace pre to najlepšie z oboch svetov.

Screenshot: created local devcontainer instance

Krok 2: Provízia Azure AI Foundry

Nasadte AI modely kurzu do Azure AI Foundry ako kód. V koreňovom priečinku repozitára spustite:

cd 02-SetupDevEnvironment
azd auth login
az login
azd up

azd vás vyzve na zadanie názvu prostredia a regiónu, provisionuje Azure AI Foundry účet s nasadeniami gpt-4o-mini a text-embedding-3-small a zapíše endpoint do súboru .env v príklade — všetko s overovaním bez kľúčov (žiadne API kľúče).

Plný postup: Pozrite si Azure AI Foundry Sprievodcu nastavením pre požiadavky, manuálnu (portal) alternatívu, odporúčania regiónov a informácie o cenách a odstránení.

Krok 3: Otestujte svoje nastavenie

Po provisionovaní Foundry modelov otestujte pripojenie príkladovou aplikáciou v 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure.

  1. Otvorte terminál vo vašom vývojovom prostredí.

  2. Prejdite do príkladu:

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

  3. Uistite sa, že ste prihlásený (overovanie bez kľúčov vyžaduje token):

    az login

    Ak ste spustili azd up, .env súbor s endpointom už bol vytvorený za vás.

  4. Spustite aplikáciu:

    mvn clean spring-boot:run

Mali by ste vidieť odpoveď od modelu gpt-4o-mini.

Porozumenie príkladovému kódu

Príklad v examples/basic-chat-azure je Spring Boot aplikácia, ktorá používa Spring AI pre pripojenie k Azure AI Foundry s overením bez kľúčov.

Čo tento kód robí:

  • Pripája sa k Azure AI Foundry pomocou vášho Azure prihlásenia (Microsoft Entra ID) — bez API kľúča
  • Posiela prompt modelu gpt-4o-mini
  • Prijíma a zobrazuje odpoveď AI
  • Overuje, že vaše nastavenie funguje správne

Kľúčová závislosť (v pom.xml):

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

Konfigurácia (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}

Zhrnutie

Skvelé! Teraz máte všetko nastavené:

  • Províziou Azure AI Foundry modelov ako kód pomocou Bicep + azd
  • Spustené vaše Java vývojové prostredie (či už Codespaces, dev kontejnery alebo lokálne)
  • Pripojenie na Azure AI Foundry s overením bez kľúčov (Microsoft Entra ID) — žiadne API kľúče
  • Otestované všetko funguje jednoduchým príkladom komunikácie s modelom

Ďalšie kroky

Kapitola 3: Základné techniky generatívnej AI

Riešenie problémov

Máte problémy? Tu sú bežné chyby a ich riešenia:

  • Overenie zlyháva (401/403)?

    • Spustite az login — overovanie je bez kľúčov, musíte byť prihlásený
    • Overte, že váš účet má rolu Cognitive Services OpenAI User na zdroji
    • Ak ste práve provisionovali, počkajte chvíľu, kým sa priradenie role prejaví

  • Maven nenájdený?

    • Pri používaní dev kontajnerov/Codespaces by mal byť Maven predinštalovaný
    • Pre lokálne nastavenie sa uistite, že máte nainštalované Java 21+ a Maven 3.9+
    • Skúste mvn --version pre potvrdenie inštalácie

  • azd nenájdený alebo provisioning zlyháva?

  • Dev container sa nespúšťa?

    • Uistite sa, že Docker Desktop beží (pre lokálny vývoj)
    • Skúste prebuildnúť kontajner: Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Rebuild Container"

  • Chyby pri kompilácii aplikácie?

    • Uistite sa, že ste v správnom adresári: 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
    • Skúste čistenie a znovu kompilovať: mvn clean compile

Potrebujete pomoc?: Ak problémy pretrvávajú, otvorte issue v repozitári a radi vám pomôžeme.

Vyhlásenie o zodpovednosti: Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, vezmite prosím na vedomie, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho natívnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.