Постављање развојног окружења за генеративну вештачку интелигенцију за Јаву

July 2, 2026 · View on GitHub

Брзи почетак: Обезбедите своје AI моделе на Azure AI Foundry као код помоћу Bicep + azd за неколико минута — погледајте Azure AI Foundry Setup Guide. Аутентификација је без кључа (Microsoft Entra ID), тако да нема потребе за управљањем API кључевима.

Шта ћете научити

  • Постављање развојног окружења за AI апликације у Јави
  • Избор и конфигурација жељеног развојног окружења (cloud-first са Codespaces, локални dev контејнер или потпуна локална конфигурација)
  • Тестирање поставке повезивањем са Azure AI Foundry моделом

Садржај

Увод

Ово поглавље ће вас провести кроз постављање развојног окружења. Током курса користићемо Azure AI Foundry за моделе. Моделе обезбеђујете као код помоћу Bicep-a и Azure Developer CLI-а (azd), затим се повезујете са аутентификацијом без кључа (Microsoft Entra ID) — нема потребе да копирате или откривате API кључеве.

Локална конфигурација није потребна! Можете користити GitHub Codespaces, који пружа потпуно развојно окружење у вашем прегледачу и поставити Foundry одатле.

Користимо Azure AI Foundry у овом курсу јер је:

  • Обезбеђен као код — један azd up покреће налог и моделско разврставање
  • Без кључа — аутентификујете се путем Azure пријаве или управљаног идентитета
  • Спреман за продукцију — исти код ради локално и у Azure-у
  • Флексибилан — мењајте моделе тако што мењате име разврставања, а не свој код

Напомена: Azure AI Foundry разврставања се наплаћују по броју токена (плаћање према коришћењу). Погледајте Azure AI Foundry setup guide за детаље о постављању, регионима и трошковима.

Корак 1: Поставите развојно окружење

Креирали смо предконфигурисани развојни контејнер како бисмо смањили време поставке и обезбедили да имате све неопходне алате за овај курс генеративне AI за Јаву. Изаберите своју жељену развојну опцију:

Опције за постављање окружења:

Опција А: GitHub Codespaces (пожељно)

Почните са кодирањем за 2 минута – локална инсталација није потребна!

  1. Направите fork овог репозиторијума на свом GitHub налогу

    Напомена: Ако желите да измените основну конфигурацију, погледајте Dev Container Configuration

  2. Кликните Code → таб Codespaces → ... → New with options...
  3. Користите подразумеване поставке – одабраће се Dev container конфигурација: Generative AI Java Development Environment прилагођени devcontainer направљен за овај курс
  4. Кликните Create codespace
  5. Сачекајте око 2 минута да се окружење припреми
  6. Наставите на Корак 2: Постављање Azure AI Foundry
Снимак екрана: Подмени за Codespaces Снимак екрана: New with options Снимак екрана: Опције за креирање codespace-а

Предности Codespaces-а:

  • Нема потребе за локалном инсталацијом
  • Ради на било ком уређају са прегледачем
  • Предконфигурисано са свим алатима и зависностима
  • Бесплатно 60 сати месечно за личне налоге
  • Конзистентно окружење за све ученике

Опција Б: Локални Dev контејнер

За програмере који више воле локални развој помоћу Docker-а

  1. Направите fork и клонирајте овај репозиторијум на свој локални рачунар

    Напомена: Ако желите да измените основну конфигурацију, погледајте Dev Container Configuration

  2. Инсталирајте Docker Desktop и VS Code
  3. Инсталирајте Dev Containers extension у VS Code-у
  4. Отворите фасциклу репозиторијума у VS Code-у
  5. Када се појави упит, кликните Reopen in Container (или користите Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Reopen in Container")
  6. Сачекајте да се контејнер изгради и покрене
  7. Наставите на Корак 2: Постављање Azure AI Foundry
Снимак екрана: Подешавање Dev контејнера Снимак екрана: Завршена изградња Dev контејнера

Опција Ц: Користите своју постојећу локалну инсталацију

За програмере са постојећим Java окружењем

Услови:

Кораци:

  1. Клонирајте овај репозиторијум на свој локални рачунар
  2. Отворите пројекат у свом IDE-ју
  3. Наставите на Корак 2: Постављање Azure AI Foundry

Професионални савет: Ако имате рачунар са слабим спецификацијама, али желите VS Code локално, користите GitHub Codespaces! Можете повезати локални VS Code са cloud-hosted Codespace-ом за најбоље из оба света.

Снимак екрана: креирани локални devcontainer примерак

Корак 2: Постављање Azure AI Foundry

Деплојујте AI моделе курса на Azure AI Foundry као код. Из корена репозиторијума:

cd 02-SetupDevEnvironment
azd auth login
az login
azd up

azd ће тражити име окружења и регион, поставиће Azure AI Foundry налог са deployment-има gpt-4o-mini и text-embedding-3-small, и уписати endpoint у пример .env фајл — све са аутентификацијом без кључа (без API кључева).

Потпун водич: Погледајте Azure AI Foundry Setup Guide за предуслове, алтернативу кроз портал, препоруке о региону и напомене о трошковима/чишћењу.

Корак 3: Тестирајте поставку

Када ваши Foundry модели буду постављени, тестирате везу са пример апликацијом у 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure.

  1. Отворите терминал у свом развојном окружењу.

  2. Идите у пример:

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

  3. Проверите да ли сте пријављени (аутентификација без кључа захтева токен):

    az login

    Ако сте покренули azd up, .env фајл са вашим endpoint-ом је већ уписан за вас.

  4. Покрените апликацију:

    mvn clean spring-boot:run

Требало би да видите одговор од gpt-4o-mini модела.

Разумевање пример кода

Пример у examples/basic-chat-azure је Spring Boot апликација која користи Spring AI за повезивање са Azure AI Foundry уз аутентификацију без кључа.

Овај код ради следеће:

  • Повезује се са Azure AI Foundry користећи вашу Azure пријаву (Microsoft Entra ID) — без API кључа
  • Шаље упит gpt-4o-mini моделу
  • Прима и приказује одговор AI-а
  • Верификује да је ваша поставка исправна

Кључна зависност (у pom.xml):

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

Конфигурација (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}

Сажетак

Одлично! Сада имате све постављено:

  • Обезбеђени Azure AI Foundry модели као код помоћу Bicep + azd
  • Покренуто ваше развојно окружење за Јаву (било да је то Codespaces, dev контејнери или локално)
  • Повезано са Azure AI Foundry уз аутентификацију без кључа (Microsoft Entra ID) — без API кључева
  • Тестирано све да ради са једноставним примером који комуницира са вашим моделом

Следећи кораци

Поглавље 3: Основне технике генеративне AI

Решавање проблема

Имате проблема? Ево уобичајених проблема и решења:

  • Аутентификација не успева (401/403)?

    • Покрените az login — аутентификација је без кључа, па морате бити пријављени
    • Проверите да ваш налог има Cognitive Services OpenAI User улогу на ресурсу
    • Ако сте управо поставили, сачекајте минут да улога буде примењена

  • Мaven није пронађен?

    • Ако користите dev контејнере/Codespaces, Maven је већ инсталиран
    • За локалну поставку, обезбедите да имате инсталиран Java 21+ и Maven 3.9+
    • Покушајте mvn --version да проверите инсталацију

  • azd није пронађен или поставка не успева?

    • Инсталирајте Azure Developer CLI и покрените azd auth login
    • Одаберите регион где је gpt-4o-mini доступан (нпр. eastus2)
    • Погледајте Azure AI Foundry setup guide за детаље

  • Dev контејнер се не покреће?

    • Уверите се да је Docker Desktop покренут (за локални развој)
    • Покушајте поново изградити контејнер: Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Rebuild Container"

  • Грешке приликом компилације апликације?

    • Обавезно сте у исправном директоријуму: 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
    • Покушајте очистити и поново компајлирати: mvn clean compile

Потребна помоћ?: И даље имате проблема? Отворите issue у репозиторијуму и помоћи ћемо вам.

Изјава о одрицању одговорности: Овај документ је преведен коришћењем услуге за аутоматски превод Co-op Translator. Иако тежимо тачности, имајте у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитативним извором. За критичне информације препоручује се професионални људски превод. Нисмо одговорни за било каква неспоразума или погрешна тумачења која произилазе из коришћења овог превода.