Dify.ai 이메일DB 데이터 원본 관리 및 청킹/벡터DB 적재 관리 방식​1. 데이터 원본 업로드 및 지식베이스 생성Dify에 접속 후 상단 ‘Knowledge’ 메뉴에서 ‘Create Knowledge’를 선택해 이메일DB PDF, TXT 등 문서를 업로드합니다2.각 그룹/사업부별로 분리된 데이터셋을 안전하게 저장하고, Private Deployment 환경에서는 보안도 강화할 수 있습니다4.​2. 청킹(Chunking) 설정업로드한 문서는 AI가 잘 이메일DB 활용할 수 있도록 ‘청킹’ 과정을 거칩니다.‘부모-자식 모드’(Parent-Child Mode)를 추천하며, 문단(500~1000자)과 문장(200~300자) 단위로 분할합니다.줄바꿈, 공백, URL, 이메일 등 불필요한 정보를 사전 처리하고, ‘Preview 이메일DB Chunk’로 결과를 확인할 수 있습니다2.​3. 벡터DB(임베딩) 적재청킹된 데이터는 자동으로 벡터로 임베딩되어 벡터DB(예: Weaviate 등)에 저장됩니다.벡터DB는 의미 기반 유사도 검색이 가능해, AI가 질문을 이메일DB 받으면 관련 정보를 신속하게 찾아 활용합니다12.​4. 데이터 관리 및 업데이트기존 지식베이스에 새 문서를 추가하거나, 변경된 파일만 재업로드하면 자동으로 반영됩니다2.데이터셋은 Dify의 Document Management에서 이메일DB 그룹/사업부별로 분리 관리할 수 있습니다4.API를 활용해 VectorStore(벡터DB) 데이터를 자동화·조회·업데이트할 수 있습니다56.​5. 운영·모니터링 및 보안Dify는 PostgreSQL(장기기억), Redis(단기기억), 벡터DB(의미검색) 등 다층 구조로 데이터를 관리합니다1.API, 이메일DB 로그, 모니터링 기능을 통해 데이터 흐름과 AI 응답을 실시간으로 확인할 수 있습니다6.환경변수(.env, docker-compose 등)로 보안 및 운영 설정을 세밀하게 조정할 수 있습니다1.​요약: 이메일DB Dify.ai 데이터 관리 스텝문서 업로드 및 지식베이스 생성청킹(문단/문장 단위) 설정 및 전처리벡터 임베딩 후 벡터DB 자동 적재데이터셋 분리 관리 및 API 활용 이메일DB 자동화로그·모니터링·보안 설정으로 운영 최적화