AI Captcha Billedløser

Oversigt

Dette workflow med titlen “Captcha Billedløser” er designet til at automatisere processen med at løse CAPTCHA-billeder sendt af en bruger. Forløbet muliggør en samtalegrænseflade, hvor brugere kan uploade et CAPTCHA-billede og modtage den tolkede tekst eller kode, hvilket gør det særligt nyttigt til opgaver, der kræver skalerbar og automatiseret CAPTCHA-genkendelse.

Trin-for-trin-forløb

1. Brugerintroduktion og velkomstbesked

• Trigger: Når en chatsession åbnes, starter workflowet med Chat Opened Trigger-noden.
• Velkomstbesked: Denne trigger sender sessionen videre til en Message Widget, der viser en venlig hilsen og instruktioner. Beskeden fortæller brugeren:
  “Dette er en CAPTCHA-løser 🤩. For at hjælpe dig, bedes du sende mig et billede 📷, der indeholder den CAPTCHA, du har brug for hjælp til. Jeg analyserer billedet og forsøger at løse CAPTCHA’en for dig. Når du har sendt billedet, vil jeg gøre mit bedste for at tolke den viste tekst eller de viste tal og give dig løsningen 🧠🔍.”
• Visning: Beskeden sendes derefter til chatoutputtet, så brugeren ser den med det samme ved tilslutning.

2. Håndtering af brugerinput

• Modtagelse af input: Chat Input-noden indsamler brugerinput, som kan omfatte tekst og filupload (såsom billeder).
• Filupload: Hvis brugeren sender en billedfil, sendes den to steder:
  • Prompt Template-komponenten, som reference til promptopbygning.
  • Direkte til Generator (AI-modellen), der behandler billeder.

3. Forberedelse af prompt

• Promptdesign: Prompt Template-noden bruger det uploadede billede som {input} i en dynamisk prompt:

  “what you see in the {input} picture, describe it, if it is a CAPTCHA return the code only”

• Kontekstinput: Prompten er tilpasset til at instruere modellen i kun at returnere CAPTCHA-koden, hvis den er til stede.

4. AI-behandling

• Generator-node: Den forberedte prompt og det uploadede billede sendes til Generator-noden, som bruger en stor sprogmodel (LLM) med billedinputkapacitet.
• Fortolkning: AI’en behandler billedet og returnerer en tekstoutput, ideelt den afkodede CAPTCHA-kode.

5. Levering af output

• Svar: Resultatet fra generatoren (den løste CAPTCHA-kode) sendes til Chat Output-noden, hvor brugeren kan se svaret.
• Fil-echo: Det originale billede sendes også til output, så brugerne kan bekræfte, hvilket billede der blev behandlet.

Flowdiagram (oversigtstabel)

Fordele og anvendelsesmuligheder

• Skalerbarhed: Forløbet automatiserer CAPTCHA-løsning, reducerer manuelt arbejde og muliggør masse- eller gentagen behandling.
• Brugervenlighed: Med klar onboarding og feedback bliver brugerne guidet trin for trin uden forvirring.
• Integration: Brug af LLM’er til billede-til-tekst-konvertering betyder, at forløbet kan tilpasses mange forskellige CAPTCHA-typer uden specialkodning.
• Automatisering: Nyttigt til QA, test, tilgængelighed eller enhver sammenhæng, hvor gentagen CAPTCHA-genkendelse ellers ville være en flaskehals.

Konklusion

Dette workflow automatiserer effektivt processen med at tolke CAPTCHA-billeder gennem en samtalegrænseflade, hvor AI bruges til billedforståelse. Det er en skalerbar løsning til alle, der har behov for at behandle store mængder CAPTCHA’er, integrere CAPTCHA-løsning i andre automatiseringer eller blot mindske besværet ved manuel indtastning.