Thiết lập Môi trường Phát triển cho Generative AI dành cho Java

July 2, 2026 · View on GitHub

Bắt đầu Nhanh: Cung cấp các mô hình AI của bạn trên Azure AI Foundry dưới dạng mã với Bicep + azd chỉ trong vài phút — xem Hướng dẫn Thiết lập Azure AI Foundry. Xác thực không cần khóa (Microsoft Entra ID), vì vậy không có khóa API để quản lý.

Bạn Sẽ Học Được Gì

Thiết lập môi trường phát triển Java cho ứng dụng AI
Lựa chọn và cấu hình môi trường phát triển tùy thích (ưu tiên đám mây với Codespaces, container phát triển cục bộ, hoặc thiết lập cục bộ đầy đủ)
Kiểm tra thiết lập bằng cách kết nối với mô hình Azure AI Foundry

Chương này sẽ hướng dẫn bạn thiết lập môi trường phát triển. Chúng ta sẽ dùng Azure AI Foundry cho các mô hình trong suốt khóa học này. Bạn sẽ cung cấp các mô hình dưới dạng mã với Bicep và Azure Developer CLI (azd), rồi kết nối với xác thực không cần khóa (Microsoft Entra ID) — không cần sao chép hoặc lộ khóa API.

Không cần thiết lập cục bộ! Bạn có thể dùng GitHub Codespaces, cung cấp môi trường phát triển đầy đủ trong trình duyệt và cung cấp Foundry từ đó.

Chúng tôi sử dụng Azure AI Foundry cho khóa học này vì nó:

Cung cấp dưới dạng mã — một lệnh azd up triển khai tài khoản và mô hình
Không cần khóa — xác thực bằng đăng nhập Azure hoặc định danh được quản lý
Sẵn sàng cho sản xuất — cùng mã chạy cục bộ và trên Azure
Linh hoạt — thay mô hình chỉ bằng cách đổi tên triển khai, không cần đổi mã

Lưu ý: Các triển khai Azure AI Foundry được tính phí theo token (trả theo mức sử dụng). Xem hướng dẫn thiết lập Azure AI Foundry để biết chi tiết cung cấp, khu vực và chi phí.

Bước 1: Thiết Lập Môi Trường Phát Triển

Chúng tôi đã tạo một container phát triển được cấu hình sẵn để giảm thiểu thời gian thiết lập và đảm bảo bạn có tất cả công cụ cần thiết cho khóa học Generative AI cho Java này. Hãy chọn cách phát triển bạn thích:

Lựa Chọn Thiết Lập Môi Trường:

Lựa chọn A: GitHub Codespaces (Khuyến nghị)

Bắt đầu lập trình chỉ trong 2 phút - không cần thiết lập cục bộ!

Fork kho lưu trữ này vào tài khoản GitHub của bạn

Lưu ý: Nếu muốn chỉnh sửa cấu hình cơ bản, vui lòng xem Cấu hình Dev Container
Nhấn Code → tab Codespaces → ... → Mới với tùy chọn...
Dùng mặc định – điều này sẽ chọn Cấu hình Dev container: Môi trường Phát triển Generative AI Java được tạo riêng cho khóa học này
Nhấn Tạo codespace
Đợi khoảng ~2 phút để môi trường sẵn sàng
Tiếp tục tới Bước 2: Cung cấp Azure AI Foundry

Ảnh chụp màn hình: Tạo tùy chọn codespace

Lợi ích của Codespaces:

Không cần cài đặt cục bộ

Hoạt động trên mọi thiết bị có trình duyệt

Được cấu hình trước với tất cả công cụ và phụ thuộc

Miễn phí 60 giờ mỗi tháng cho tài khoản cá nhân

Môi trường đồng nhất cho tất cả học viên

Lựa chọn B: Container Phát Triển Cục Bộ

Dành cho nhà phát triển thích phát triển cục bộ với Docker

Fork và clone kho lưu trữ này về máy của bạn

Lưu ý: Nếu muốn chỉnh sửa cấu hình cơ bản, vui lòng xem Cấu hình Dev Container
Cài đặt Docker Desktop và VS Code
Cài đặt extension Dev Containers trong VS Code
Mở thư mục kho lưu trữ trong VS Code
Khi thấy nhắc, nhấn Mở lại trong Container (hoặc dùng Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Reopen in Container")
Đợi container được xây dựng và khởi động
Tiếp tục tới Bước 2: Cung cấp Azure AI Foundry

Ảnh chụp màn hình: thiết lập Dev container

Ảnh chụp màn hình: Xây dựng Dev container hoàn tất

Lựa chọn C: Sử Dụng Cài Đặt Cục Bộ Hiện Tại

Dành cho nhà phát triển đã có môi trường Java

Yêu cầu trước:

Java 21+
Maven 3.9+
VS Code hoặc IDE bạn thích

Các bước:

Clone kho lưu trữ này về máy của bạn
Mở dự án trong IDE của bạn
Tiếp tục tới Bước 2: Cung cấp Azure AI Foundry

Mẹo chuyên nghiệp: Nếu máy bạn cấu hình thấp nhưng muốn dùng VS Code cục bộ, hãy dùng GitHub Codespaces! Bạn có thể kết nối VS Code cục bộ với Codespace trên đám mây, tận hưởng ưu điểm cả hai.

Ảnh chụp màn hình: tạo phiên bản local devcontainer

Bước 2: Cung Cấp Azure AI Foundry

Triển khai các mô hình AI trong khóa học lên Azure AI Foundry dưới dạng mã. Từ thư mục gốc kho lưu trữ:

cd 02-SetupDevEnvironment
azd auth login
az login
azd up

azd sẽ yêu cầu tên môi trường và khu vực, cung cấp tài khoản Azure AI Foundry với các triển khai gpt-4o-mini và text-embedding-3-small, đồng thời ghi endpoint vào .env của ví dụ — tất cả với xác thực không cần khóa (không có khóa API).

Hướng dẫn chi tiết: Xem Hướng dẫn Thiết lập Azure AI Foundry để biết yêu cầu, phương pháp thủ công (portal), hướng dẫn chọn vùng và lưu ý về chi phí/dọn dẹp.

Bước 3: Kiểm Tra Thiết Lập

Khi các mô hình Foundry của bạn đã được cung cấp, hãy kiểm tra kết nối với ứng dụng ví dụ trong 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure.

Mở terminal trong môi trường phát triển của bạn.

Điều hướng tới ví dụ:

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

Đảm bảo bạn đã đăng nhập (xác thực không khóa cần token):
```
az login
```
Nếu bạn đã chạy azd up, file .env chứa endpoint của bạn đã được ghi sẵn.
Chạy ứng dụng:
```
mvn clean spring-boot:run
```

Bạn sẽ thấy câu trả lời từ mô hình gpt-4o-mini.

Hiểu Về Mã Ví Dụ

Ví dụ trong examples/basic-chat-azure là ứng dụng Spring Boot dùng Spring AI để kết nối với Azure AI Foundry bằng xác thực không khóa.

Mã này làm gì:

Kết nối tới Azure AI Foundry bằng đăng nhập Azure của bạn (Microsoft Entra ID) — không cần khóa API
Gửi prompt tới mô hình gpt-4o-mini
Nhận và hiển thị phản hồi từ AI
Xác nhận thiết lập của bạn hoạt động chính xác

Phụ thuộc chính (trong pom.xml):

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

Cấu hình (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}

Tóm Tắt

Tuyệt vời! Bạn đã có mọi thứ được thiết lập:

Cung cấp mô hình Azure AI Foundry dưới dạng mã với Bicep + azd
Có môi trường phát triển Java chạy được (dù là Codespaces, container dev hoặc cục bộ)
Kết nối tới Azure AI Foundry với xác thực không khóa (Microsoft Entra ID) — không cần khóa API
Kiểm tra tất cả hoạt động với ví dụ đơn giản nói chuyện với mô hình của bạn

Bước Tiếp Theo

Chương 3: Kỹ Thuật Generative AI Cốt Lõi

Khắc phục sự cố

Gặp vấn đề? Đây là các lỗi phổ biến và cách xử lý:

Xác thực thất bại (401/403)?
- Chạy az login — xác thực không khóa nên bạn phải đăng nhập
- Kiểm tra tài khoản của bạn có vai trò Cognitive Services OpenAI User trên tài nguyên không
- Nếu bạn vừa mới cung cấp, đợi một phút cho vai trò được áp dụng
Không tìm thấy Maven?
- Nếu dùng dev containers/Codespaces, Maven đã được cài sẵn
- Đối với thiết lập cục bộ, đảm bảo đã cài Java 21+ và Maven 3.9+
- Thử mvn --version để kiểm tra cài đặt
Không tìm thấy azd hoặc cung cấp thất bại?
- Cài đặt Azure Developer CLI và chạy azd auth login
- Chọn khu vực có gpt-4o-mini (ví dụ eastus2)
- Xem hướng dẫn thiết lập Azure AI Foundry để biết chi tiết
Dev container không khởi động?
- Đảm bảo Docker Desktop đang chạy (cho phát triển cục bộ)
- Thử build lại container: Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Rebuild Container"
Lỗi biên dịch ứng dụng?
- Đảm bảo bạn đang ở đúng thư mục: 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
- Thử dọn sạch và build lại: mvn clean compile

Cần giúp đỡ?: Vẫn gặp vấn đề? Hãy mở một issue trong kho lưu trữ và chúng tôi sẽ giúp bạn.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sai sót. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc nên được coi là nguồn tin chính thức. Đối với thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ hiểu lầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.