Okta 利用 Atlas 矢量搜索提供自然语言请求

在理想的世界里，我们的设备会立即识别我们，并允许访问我们的应用程序和文档——同时保护我们的信息不被其他人获取。当网络是私有的，员工在办公室工作时，组织机构管理安全相对容易。但现在，随着云的转型和远程工作的兴起，安全和身份管理变得更加复杂。

作为全球领先的身份安全提供商，Okta 致力于让每个人都能够安全地使用任何设备上的任何技术，这一切都由他们的身份提供动力。在全球拥有超过 18,000 家客户，Oka 开发了超过 7,000 个应用程序的集成。

为了推进其身份治理和管理工作，Okta于2021年收购了工作场所运营平台atSpoke。改名为Okta Inbox后，它使得请求访问应用程序变得简单。例如，Okta Inbox内置的人工智能意味着用户可以输入自然语言查询，快速轻松地找到他们所需的内容。

虽然这种方法有效，但随着业务的增长，它需要更多的可扩展性，并限制了团队可以进行实验的范围。例如，当使用自然语言搜索向量化的应用程序集合时，机器学习模型会识别出“视频会议”、“拨打电话”或“会议电话”等术语与该公司的首选通信应用程序相关。

Okta的机器学习模型和嵌入在专用的Kubernetes集群上管理和维护。然而，向量必须存储在专用的向量数据库中——这需要额外的成本和解决方案来维护——或者需要安装具有向量搜索功能的附加搜索引擎。适应环境以提高性能将产生额外的费用，并占用开发者的时间。

在首次查看MongoDB的Atlas Vector Search后，Okta意识到，使用该解决方案自动化自然语言查询背后的手动工作将使开发者能够专注于创新。

“Atlas Vector Search是我们问题的答案。它简化了制作Okta Inbox成为客户超级友好的许多工作，”Agarwal说。“能够找到一个与MongoDB Atlas轻松集成的解决方案真是太神奇了。我们不需要在单一数据平台上做出妥协。”

现在，而不是为嵌入存储构建定制解决方案，嵌入可以存储在MongoDB Atlas的集合中。当被提示时，Atlas Vector Search查询嵌入以快速轻松地找到正确的应用程序。以前，Okta依赖于自家的搜索算法来处理这些类型的查询。MongoDB Atlas提供了一个高效的数据层，简化了这些操作。

“Okta Inbox知道用户请求访问哪个应用程序，并自动提出处理请求的票证，”Agarwal解释说。“它通过我们的聊天机器人接收数千个请求，我们不再需要手动处理数千个文本嵌入来解决这些查询。”

Suchit Agarwal，Okta工程总监

当他们不忙于开发时，该团队使用MongoDB Atlas分析和仪表板来监控性能，并确定可以优化查询以实现成本效益的地方。最终，MongoDB Atlas帮助Okta专注于最重要的任务，并加速创新。

“有了备份、升级和扩展的解决方案，我的团队能够专注于开发支持我们战略路线图的新产品，”Agarwal说。有了MongoDB Atlas给他们节省下来的额外时间，Agarwal和他的团队能够微调Okta解决方案，并尝试不同的模型——同时将运营成本保持在最低。Agarwal补充说：“我们可以同时运行许多算法进行比较和对比，这有助于优化，从而造福客户。”

通过MongoDB Atlas和Atlas Vector Search，Okta可以专注于打造优秀的新产品，并为客户带来卓越的用户体验。此外，Okta深知其数据库具有足够的弹性和可扩展性，能够应对不断增长的需求。

“MongoDB Atlas具有灵活性。您不需要担心开发出来的产品数据库无法处理。新产品被高度采用，我们知道我们的数据库永远不会成为打断客户体验的瓶颈，”Agarwal说。

MongoDB还帮助Okta更快地交付更多价值。因为他们不需要运行额外的基础设施，开发者可以更快地迭代，MongoDB Atlas简化了环境，更轻量，性能更高，且更不容易出错。

“MongoDB将管理任务从我的团队中移除。开发者更愿意专注于优化数据库，而不是维护它，”Agarwal解释说。“我们还在减少30%运营成本，与自托管解决方案相比。”

Okta Inbox现在已在Atlas Vector Search上上线，过渡过程顺利，没有任何问题。

“我们与MongoDB一起经历了一段激动人心的旅程。团队在每一步都与我们保持高度互动。他们反应迅速，透明，合作精神强，”Agarwal说。“有了他们的支持，我们可以迭代新的想法和功能，并更快地进入市场。”

Suchit Agarwal，Okta工程总监

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