Workflow-Beschreibung: Captcha-Löser

Übersicht

Dieser Workflow mit dem Titel “Captcha-Löser” ist darauf ausgelegt, den Prozess des Lösens von CAPTCHA-Bildern, die von einem Nutzer gesendet werden, zu automatisieren. Der Flow ermöglicht eine Konversationsschnittstelle, bei der Nutzer ein CAPTCHA-Bild hochladen und den interpretierten Text oder Code erhalten können – besonders nützlich für Aufgaben, die eine skalierbare und automatisierte CAPTCHA-Erkennung erfordern.

Schritt-für-Schritt-Ablauf

1. Nutzer-Onboarding und Willkommensnachricht

• Auslöser: Wenn eine Chat-Sitzung geöffnet wird, startet der Workflow mit dem Chat Opened Trigger-Knoten.
• Willkommensnachricht: Dieser Auslöser gibt die Sitzung an ein Message Widget weiter, das eine freundliche Begrüßung und Anweisungen anzeigt. Die Nachricht sagt dem Benutzer:
  “Dies ist ein CAPTCHA-Löser 🤩. Um Ihnen zu helfen, senden Sie mir bitte ein Bild 📷, das das CAPTCHA enthält, bei dem Sie Unterstützung benötigen. Ich werde das Bild analysieren und versuchen, das CAPTCHA für Sie zu lösen. Sobald Sie das Bild gesendet haben, werde ich mein Bestes tun, um den angezeigten Text oder die Zahlen zu interpretieren und Ihnen die Lösung bereitzustellen 🧠🔍.”
• Anzeige: Die Nachricht wird dann an den Chat-Ausgang gesendet, sodass der Nutzer sie sofort beim Betreten sieht.

2. Verarbeitung der Nutzereingaben

• Eingaben empfangen: Der Chat Input-Knoten sammelt Nutzereingaben, die Text und Datei-Uploads (wie Bilder) beinhalten können.
• Datei-Upload: Wenn der Nutzer eine Bilddatei sendet, wird sie an zwei Stellen weitergeleitet:
  • An die Prompt Template-Komponente als Referenz für die Prompt-Erstellung.
  • Direkt an den Generator (KI-Modell), der Bilder verarbeitet.

3. Prompt-Vorbereitung

• Prompt-Design: Der Prompt Template-Knoten verwendet das hochgeladene Bild als {input} in einem dynamischen Prompt:

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

• Kontextuelle Eingabe: Der Prompt ist so gestaltet, dass das Modell angewiesen wird, nur den CAPTCHA-Code zurückzugeben, falls vorhanden.

4. KI-Verarbeitung

• Generator-Knoten: Der vorbereitete Prompt und das hochgeladene Bild werden an den Generator-Knoten übergeben, der ein großes Sprachmodell (LLM) mit Bildverarbeitungsfähigkeit nutzt.
• Interpretation: Die KI verarbeitet das Bild und gibt eine Textausgabe zurück, idealerweise den entschlüsselten CAPTCHA-Code.

5. Ergebnisübermittlung

• Antwort: Das Ergebnis des Generators (der gelöste CAPTCHA-Code) wird an den Chat Output-Knoten gesendet, wo der Nutzer die Antwort sieht.
• Datei-Echo: Das Originalbild wird ebenfalls an die Ausgabe weitergeleitet, sodass der Nutzer bestätigen kann, welches Bild verarbeitet wurde.

Ablaufdiagramm (Zusammenfassungstabelle)

Vorteile und Anwendungsfälle

• Skalierbarkeit: Der Flow automatisiert das Lösen von CAPTCHAs, reduziert manuellen Aufwand und ermöglicht Massen- oder wiederholte Verarbeitung.
• Benutzerfreundlichkeit: Mit klarem Onboarding und Feedback werden Nutzer Schritt für Schritt ohne Verwirrung geführt.
• Integration: Durch den Einsatz von LLMs für Bild-zu-Text-Konvertierung kann der Flow sich an verschiedenste CAPTCHA-Typen anpassen, ohne dass individuelles Coding nötig ist.
• Automatisierung: Nützlich für QA, Testing, Barrierefreiheit oder überall dort, wo wiederholte CAPTCHA-Erkennung ansonsten ein Engpass wäre.

Fazit

Dieser Workflow automatisiert effizient das Interpretieren von CAPTCHA-Bildern über eine Konversationsschnittstelle und nutzt KI zur Bildverarbeitung. Er ist eine skalierbare Lösung für alle, die große Mengen an CAPTCHAs verarbeiten, CAPTCHA-Lösung in andere Automatisierungen integrieren oder einfach den Aufwand manueller Eingaben reduzieren möchten.