AIキャプチャ画像ソルバー

概要

このワークフロー 「キャプチャソルバー」 は、ユーザーが送信したCAPTCHA画像の解読を自動化するために設計されています。ユーザーがCAPTCHA画像をアップロードし、解読されたテキストやコードを受け取れる会話型インターフェースを提供し、スケーラブルかつ自動的なCAPTCHA認識が必要な場面で特に役立ちます。

ステップごとのフロー

1. ユーザーオンボーディングとウェルカムメッセージ

• トリガー： チャットセッションが開始されると、チャット開始トリガーノードからワークフローが始まります。
• ウェルカムメッセージ： このトリガーはセッションをメッセージウィジェットに渡し、フレンドリーな挨拶と案内を表示します。メッセージ内容：
  「これはキャプチャソルバーです 🤩。サポートするために、解読したいCAPTCHAが含まれる画像 📷 を送ってください。画像を解析し、CAPTCHAの解読を試みます。画像を送信いただければ、表示されているテキストや数字を解読し、解答をお伝えします 🧠🔍。」
• 表示： このメッセージはチャット出力に送信され、ユーザーは参加直後にすぐ確認できます。

2. ユーザー入力の処理

• 入力受信： チャット入力ノードがユーザーからの入力（テキストやファイルアップロード、画像など）を受け取ります。
• ファイルアップロード： ユーザーが画像ファイルを送信した場合、以下2か所にルーティングされます：
  • プロンプト作成用のプロンプトテンプレートコンポーネント
  • 画像処理を行うジェネレーター（AIモデル）

3. プロンプト準備

• プロンプト設計： プロンプトテンプレートノードはアップロード画像を {input} として動的なプロンプトに利用します：

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

• 文脈入力： プロンプトは、CAPTCHAの場合はコードのみ返すようモデルに指示する形で作成されます。

4. AIによる処理

• ジェネレーターノード： 準備したプロンプトとアップロード画像をジェネレーターノードに渡し、画像入力対応の大規模言語モデル（LLM）で処理します。
• 解釈： AIが画像を解析し、解読したCAPTCHAコードがテキストで返されます。

5. 出力の提供

• 回答： ジェネレーターからの結果（解読したCAPTCHAコード）はチャット出力ノードに送られ、ユーザーが解答を確認できます。
• 画像エコー： 元画像も出力に渡され、どの画像が処理されたかユーザーが確認できます。

フローダイアグラム（サマリーテーブル）

利点と活用シーン

• スケーラビリティ: CAPTCHA解読を自動化し、手動作業を減らし大量・繰り返し処理を実現
• ユーザーフレンドリー: 明確な案内とフィードバックで、ユーザーが迷わずステップを進められる
• 統合性: LLMによる画像→テキスト変換で、多様なCAPTCHAタイプにもカスタム開発不要で対応可能
• 自動化: QAやテスト、アクセシビリティ、反復的なCAPTCHA認識がボトルネックとなる場面で有効

結論

このワークフローは、会話型インターフェースでのCAPTCHA画像の解読をAIで効率的に自動化します。大量のCAPTCHA処理が必要な方、他の自動化にCAPTCHAソルバーを組み込みたい方、手動入力の手間を減らしたい方にとってもスケーラブルなソリューションです。