Cursor-first로 챗봇 데모 패치 후기 (엔티티 정규화와 QA)

최근 챗봇 데모를 다시 손보면서, 5시간 동안 꽤 밀도 있게 패치를 진행했습니다. 처음에는 단순 버그 수정으로 금방 끝날 줄 알았는데, 실제로는 아래를 한 번에 정리해야 했습니다. • 바텀시트 프리징 완화 • 차량명 유사어/오탈자 정규화 • KB 보강을 통한 RAG 응답력 개선 • headless QA + 수동 QA를 통한 회귀 검증 이번에 다시 확인한 건, 챗봇 품질은 결국 “모델”만의 문제가 아니라는 점입니다. 질문을 어떤 엔티티로 해석하는지, 어떤 KB와 연결되는지, fallback 조건을 어떻게 설계하는지가 응답 품질에 큰 영향을 줍니다. 작업은 Cursor-first로 진행했고, ChatGPT는 중간중간 방향을 점검하는 보조 역할로 활용했습니다. 작은 범위의 패치와 반복 검증 루프를 돌리는 데는 이 방식이 꽤 효율적이었습니다. 특히 이번에는 headless QA를 2번 별도로 돌리고, 수동 QA도 함께 반복하면서 '될 때도 있고 안 될 때도 있는 상태'를 줄이는 데 집중했습니다. 전체 과정은 아래 블로그에 기록해두었습니다 👇 https://cannotbehidden.com/project/chatbot-demo-patch-entity-normalization-qa/ #Cursor #RAG #챗봇 #서비스기획 #PM #AI개발 #바이브코딩