Ahora, para finalizar, vamos a ver las mejores prácticas para consultas en SQL en particular, pues
orientado a usar Chatgpt como herramienta de apoyo.
Entonces.
Primero.
Al usar Chatgpt como herramienta de apoyo.
Lo que tenemos que tener en cuenta es, pues que como hemos demostrado, es una herramienta muy valiosa
para generar las consultas.
Además, lo que tenemos que tener en cuenta es que las preguntas que debemos de formular tienen que
ser claras y específicas, es decir, tenemos que seguir los tips que vimos al inicio del curso para
obtener resultados precisos y que nos sean útiles.
Tenemos también que diseñar y planificar las consultas antes de solicitar ayuda.
Es decir, tenemos que.
Pensar nuestros objetivos con claridad para armar las consultas y así facilitar las respuestas de chatgpt
y obtener respuestas relevantes.
O sea, él siempre nos va a dar respuestas, pero si nosotros queremos que esas respuestas sean relevantes,
tenemos que planificar esas consultas de forma apropiada.
Además, tenemos que verificar las consultas generadas por Chatgpt.
Es importante que nosotros revisemos esas consultas y verificar para asegurarnos que cumplen con nuestros
requisitos y sean seguras, no simplemente obtener la consulta y usarla.
Tenemos que verificarla también porque es importante entender qué hace esa consulta que nos está dando,
en este caso esta herramienta.
Qué más?
Tenemos que tener en cuenta?
Que Chatgpt nos permite generar datos de prueba.
Nos permite, digamos, crear tablas, bases de datos de prueba.
Pero tenemos que tener en cuenta acá que para crear una tabla o una base de datos de prueba, para poder
utilizarla para practicar o aprender algo más o probar algo en específico, quizás de alguna aplicación
que deseemos diseñar, tenemos que asegurarnos primero de especificar claramente qué datos vamos a necesitar
y cómo se tienen que estructurar para que de esa manera chatgpt, pues pueda generarnos una base de
datos de prueba útil a nuestros objetivos o necesidades.
Qué más tenemos que ver la optimización de consultas después de obtener consultas generadas por Chatgpt.
Es posible que nosotros deseemos optimizarlas para mejorar el rendimiento.
Es decir, tenemos que aprender también a utilizar índices y técnicas de optimización.
Es decir, no hay que conformarnos con la respuesta que nos da Chatgpt, sino que nosotros a esas consultas
que obtenemos podemos también mejorarlas o en todo caso, sugerirle mejoras a chatgpt para que nos muestre
otra forma de hacer esa misma consulta, pero quizás de una manera más óptima.
Tenemos que también tener en cuenta la seguridad de los datos cuando compartamos datos de prueba generados
por GPT.
Debemos de tener en cuenta que la seguridad y privacidad de la información no tenemos que compartir
datos sensibles ni información real de usuarios.
Es decir, cuando interactuemos con Chatgpt, pues tenemos que procurar trabajar con datos de prueba
para obtener, digamos, como la estructura o la maquetación de las consultas.
Pero no tenemos que realizar consultas a chatgpt o a que nos proporcione, digamos, consultas indicándole
datos reales que a veces sean sensibles y no tengan que salir de nuestro entorno de trabajo.
Otra cosa más es el aprendizaje continuo.
Este aprendizaje.
Básicamente es que nosotros tenemos que tener en cuenta que utilizar esta herramienta de apoyo es una
oportunidad de aprender y mejorar nuestras habilidades.
Por qué?
Porque ya hemos visto que cuando realizamos consultas en algunas ocasiones o en varias ocasiones, nos
proporciona información adicional a la que nosotros preguntamos pero relacionada, que nos puede ayudar
a enriquecer nuestro aprendizaje en caso de que no conociéramos esa información.
Es decir, ese proceso de aprendizaje lo tenemos que mantener de forma continua para poder comprender
mejor las consultas generadas y las buenas prácticas.
Qué quiere decir esto?
Que si nos da una respuesta y no lo entendemos bien, no hay que conformarnos con la respuesta que nos
dio.
Es decir, no simplemente es copiar y pegar el código para obtener nuestros resultados, sino que tenemos
que preguntar para poder entender específicamente qué es lo que está haciendo esa consulta y de esa
manera interiorizar el conocimiento, no simplemente leerlo, sino también aprenderlo.
Otra cosa más es la documentación y comentarios.
Tenemos que documentar las consultas generadas por Chatgpt y asegurar que otros puedan entender su propósito.
Además, tenemos que utilizar comentarios para explicar el contexto de las consultas y las decisiones
tomadas.
Es decir, es importante tener como una especie de bitácora para la cual nosotros podamos consultar
posteriormente para poder estudiar esas consultas que hemos hecho y poder entenderlas.
Y si las revisamos tiempo después podamos saber qué es lo que hacen esas determinadas consultas que
estamos usando que nos ayudó a generar chatgpt.
También tenemos que ver el tema de pruebas y validación.
Tenemos que realizar pruebas exhaustivas en entornos de desarrollo con los datos y consultas generadas
antes de implementarlos en un desarrollo de producción.
Es decir, no porque lo estemos generando con Chatgpt tenemos que confiarnos y pasar directamente a
un entorno de producción, sino que siempre tenemos que hacer pruebas y validación para ver si son correctas
y también para pues poder optimizarlas en caso digamos, de que sea pertinente.
Además, tenemos que no olvidar la flexibilidad y creatividad.
Chatgpt puede ser una fuente de inspiración y creatividad para la generación de consultas, pero nosotros
podemos experimentar con diferentes enfoques y soluciones.
Finalmente tenemos que colaborar con profesionales.
Ya en un entorno laboral o en un entorno de aprendizaje.
Tenemos que o bien hablar con nuestros compañeros, con nuestros profesores o con nuestro equipo de
trabajo para colaborar.
Porque Chatgpt no es más que una herramienta de apoyo, no va a reemplazar la experiencia de un profesional
de bases de datos.
Es por eso que es muy importante colaborar con expertos cuando sea necesario y entender que esta herramienta
es muy útil.
Nos hace ahorrar un montón de tiempo y posiblemente si sabemos usarla, potencie la velocidad en la
que vamos a aprender muchos temas, en particular los relacionados con bases de datos, pero tenemos
que tener en cuenta que es una herramienta que si sabemos usarlo va a ser algo supremamente poderoso
para nuestras necesidades.