Descrizione del Workflow: Risolutore CAPTCHA

Panoramica

Questo workflow, intitolato “Risolutore CAPTCHA”, è progettato per automatizzare il processo di risoluzione delle immagini CAPTCHA inviate da un utente. Il flusso abilita un’interfaccia conversazionale in cui gli utenti possono caricare un’immagine CAPTCHA e ricevere il testo o il codice interpretato, risultando particolarmente utile per compiti che richiedono un riconoscimento CAPTCHA scalabile e automatico.

Flusso Passo-Passo

1. Onboarding Utente e Messaggio di Benvenuto

• Trigger: Quando viene aperta una sessione di chat, il workflow inizia con il nodo Chat Opened Trigger.
• Messaggio di Benvenuto: Questo trigger passa la sessione a un Message Widget, che mostra un saluto amichevole e le istruzioni. Il messaggio informa l’utente:
  “Questo è un risolutore di CAPTCHA 🤩. Per aiutarti, ti prego di inviarmi un’immagine 📷 che contenga il CAPTCHA di cui hai bisogno. Analizzerò l’immagine e cercherò di risolvere il CAPTCHA per te. Una volta inviata l’immagine, farò del mio meglio per interpretare il testo o i numeri visualizzati, e ti fornirò la soluzione 🧠🔍.”
• Visualizzazione: Il messaggio viene poi inviato all’output della chat, così l’utente lo vede immediatamente all’accesso.

2. Gestione degli Input Utente

• Ricezione Input: Il nodo Chat Input raccoglie gli input degli utenti, che possono includere testo e file caricati (come immagini).
• Upload File: Se l’utente invia un file immagine, questo viene inoltrato a due destinazioni:
  • Il componente Prompt Template, come riferimento per la costruzione del prompt.
  • Direttamente al Generator (modello AI), che elabora le immagini.

3. Preparazione del Prompt

• Progettazione del Prompt: Il nodo Prompt Template utilizza l’immagine caricata come {input} in un prompt dinamico:

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

• Input Contestuale: Il prompt è adattato per istruire il modello a restituire solo il codice CAPTCHA se presente.

4. Elaborazione AI

• Nodo Generator: Il prompt preparato e l’immagine caricata vengono passati al nodo Generator, che utilizza un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con capacità di input immagini.
• Interpretazione: L’AI elabora l’immagine e restituisce un output testuale, idealmente il codice CAPTCHA decifrato.

5. Consegna dell’Output

• Risposta: Il risultato del generatore (il codice CAPTCHA risolto) viene inviato al nodo Chat Output, dove l’utente visualizza la risposta.
• Echo File: Anche l’immagine originale viene inoltrata all’output, assicurando che l’utente possa confermare quale immagine è stata elaborata.

Diagramma del Flusso (Tabella Riepilogativa)

Vantaggi e Casi d’Uso

• Scalabilità: Il flusso automatizza la risoluzione dei CAPTCHA, riducendo il lavoro manuale e consentendo elaborazioni in blocco o ripetute.
• User-Friendly: Grazie a onboarding e feedback chiari, gli utenti sono guidati passo dopo passo senza confusione.
• Integrazione: L’uso di LLM per la conversione immagine-testo rende il flusso adattabile a molti tipi di CAPTCHA senza codice personalizzato.
• Automazione: Utile per QA, testing, accessibilità, o in qualsiasi contesto dove il riconoscimento ripetitivo dei CAPTCHA sarebbe altrimenti un collo di bottiglia.

Conclusione

Questo workflow automatizza in modo efficiente il processo di interpretazione delle immagini CAPTCHA tramite un’interfaccia conversazionale, sfruttando l’AI per la comprensione delle immagini. È una soluzione scalabile per chiunque abbia bisogno di elaborare grandi quantità di CAPTCHA, integrare la risoluzione dei CAPTCHA in altre automazioni, o semplicemente ridurre l’attrito della digitazione manuale.