AI 캡차 이미지 솔버

이 AI 기반 워크플로우는 사용자가 업로드한 CAPTCHA 이미지를 자동으로 풉니다. 안내 메시지로 사용자를 안내하고, 업로드된 이미지를 프롬프트와 대형 언어 모델로 처리하여 CAPTCHA에서 해석된 텍스트나 코드를 반환함으로써 접근성과 인증 과정을 간소화합니다.

플로우

AI 플로우 작동 방식

채팅 시작.: 사용자가 채팅을 열 때 감지하고 상호작용을 위한 인터페이스를 준비합니다.
안내 메시지 표시.: CAPTCHA 이미지 업로드를 위한 안내와 함께 환영 메시지를 표시합니다.
이미지 입력 받기.: 사용자로부터 업로드된 CAPTCHA 이미지를 수집합니다.
CAPTCHA 분석.: 업로드된 이미지를 프롬프트와 AI 텍스트 생성기를 사용하여 CAPTCHA 내용을 해석합니다.
해결 결과 반환.: 해독된 CAPTCHA 텍스트나 코드를 사용자에게 다시 표시합니다.

이 플로우에서 사용된 프롬프트

다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 프롬프트의 완전한 목록입니다. 프롬프트는 AI 모델에게 응답을 생성하거나 작업을 수행하도록 주어지는 지시사항입니다. 이들은 AI가 사용자의 의도를 이해하고 관련된 출력을 생성하도록 안내합니다.

프롬프트

LLM 입력을 위한 동적 변수가 포함된 프롬프트 템플릿을 생성합니다.

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

이 플로우에서 사용된 컴포넌트

다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 컴포넌트의 완전한 목록입니다. 컴포넌트는 모든 AI 플로우의 구성 요소입니다. 다양한 기능을 연결하여 복잡한 상호작용을 만들고 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 각 컴포넌트는 사용자 입력 처리, 데이터 처리 또는 외부 서비스와의 통합과 같은 특정 목적을 가지고 있습니다.

채팅 입력

FlowHunt의 채팅 입력 컴포넌트는 Playground에서 메시지를 캡처하여 사용자 상호작용을 시작합니다. 이는 플로우의 시작점 역할을 하며, 워크플로우가 텍스트 및 파일 기반 입력을 모두 처리할 수 있게 해줍니다.

보기 채팅 입력

채팅 출력

FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.

보기 채팅 출력

메시지 위젯

메시지 위젯 컴포넌트는 워크플로우 내에서 사용자 지정 메시지를 표시합니다. 사용자를 환영하거나, 안내를 제공하거나, 중요한 정보를 보여주는 데 이상적이며, 마크다운(Markdown) 형식을 지원하고 세션당 한 번만 표시되도록 설정할 수 있습니다.

보기 메시지 위젯

채팅 시작 트리거

채팅 시작 트리거 컴포넌트는 채팅 세션이 시작될 때를 감지하여 사용자가 채팅을 열자마자 워크플로우가 즉시 반응할 수 있도록 합니다. 이는 초기 채팅 메시지로 플로우를 시작하므로, 반응형 인터랙티브 챗봇을 구축하는 데 필수적입니다.

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FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트

FlowHunt의 프롬프트 컴포넌트로 AI 봇의 역할과 행동을 정의하여, 관련성 있고 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 효과적이고 문맥을 이해하는 챗봇 플로우를 위해 프롬프트와 템플릿을 커스터마이즈하세요.

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제너레이터

FlowHunt의 제너레이터 컴포넌트를 살펴보세요—선택한 LLM 모델을 활용한 강력한 AI 기반 텍스트 생성. 프롬프트, 선택적인 시스템 지침, 심지어 이미지를 입력으로 결합하여 동적인 챗봇 응답을 손쉽게 만들어 지능형 대화형 워크플로우를 구축하는 핵심 도구입니다.

보기 제너레이터

플로우 설명

목적과 이점

개요

이 워크플로우 **“캡차 솔버”**는 사용자가 보낸 CAPTCHA 이미지를 자동으로 풀기 위해 설계되었습니다. 사용자는 대화형 인터페이스를 통해 CAPTCHA 이미지를 업로드하고, 해석된 텍스트나 코드를 받을 수 있으며, 확장 가능하고 자동화된 CAPTCHA 인식이 필요한 작업에 특히 유용합니다.

단계별 플로우

1. 사용자 온보딩 및 환영 메시지

트리거: 채팅 세션이 열리면 워크플로우가 Chat Opened Trigger 노드로 시작됩니다.
환영 메시지: 이 트리거는 세션을 Message Widget으로 전달하여 친근한 인사와 안내를 표시합니다. 메시지 예시는 다음과 같습니다.
“이곳은 CAPTCHA 솔버 🤩입니다. 도와드리기 위해, 도움을 받고자 하는 CAPTCHA가 포함된 이미지를 📷 보내주세요. 이미지를 분석하여 CAPTCHA를 풀어드리겠습니다. 이미지를 보내주시면, 표시된 텍스트나 숫자를 해석해 최선을 다해 해결책을 알려드릴게요 🧠🔍.”
표시: 메시지는 채팅 출력으로 전송되어 사용자가 입장하자마자 바로 볼 수 있습니다.

2. 사용자 입력 처리

입력 수집: Chat Input 노드는 사용자 입력(텍스트 및 파일 업로드 등)을 수집합니다.
파일 업로드: 사용자가 이미지 파일을 전송하면, 두 곳으로 전달됩니다.
- 프롬프트 생성을 위한 참조로 Prompt Template 컴포넌트에 전달
- 이미지를 처리하는 Generator(AI 모델)로 직접 전달

3. 프롬프트 준비

프롬프트 설계: Prompt Template 노드는 업로드된 이미지를 {input}으로 활용하여 동적 프롬프트를 구성합니다.
“what you see in the {input} picture, describe it, if it is a CAPTCHA return the code only”
맥락 입력: 프롬프트는 모델이 CAPTCHA 코드만 반환하도록 안내합니다.

4. AI 처리

Generator 노드: 준비된 프롬프트와 업로드된 이미지는 이미지 입력 기능이 있는 대형 언어 모델(LLM)에 전달됩니다.
해석: AI가 이미지를 처리하여, 이상적으로는 해독된 CAPTCHA 코드를 텍스트로 반환합니다.

5. 결과 전달

응답: 생성기에서 나온 결과(풀이된 CAPTCHA 코드)는 Chat Output 노드로 전송되어 사용자가 답을 확인할 수 있습니다.
파일 에코: 원본 이미지는 출력에도 함께 전달되어, 사용자가 어떤 이미지가 처리되었는지 확인할 수 있습니다.

플로우 다이어그램 (요약 표)

단계	노드/컴포넌트	목적
채팅 시작	Chat Opened Trigger	세션이 열릴 때 플로우 시작
환영 메시지	Message Widget	사용자에게 안내 및 안내 메시지 전달
안내 표시	Chat Output	환영/안내 메시지를 사용자에게 표시
사용자 입력 수신	Chat Input	텍스트 및 이미지(CAPTCHA) 입력 수락
프롬프트 준비	Prompt Template	동적 이미지 참조로 AI 프롬프트 생성
AI 처리	Generator	LLM을 사용해 CAPTCHA 해석 및 해결
결과 표시	Chat Output	풀이된 CAPTCHA 코드를 사용자에게 표시
업로드 이미지 표시	Chat Output	원본 업로드 이미지를 함께 출력(선택적으로)

장점 및 활용 사례

확장성: CAPTCHA 해결을 자동화하여 수작업을 줄이고 대량 또는 반복 처리가 가능합니다.
사용자 친화적: 명확한 온보딩과 피드백으로 사용자가 단계별로 안내받아 혼란이 없습니다.
통합성: 이미지-텍스트 변환에 LLM을 활용해 다양한 CAPTCHA 유형에 맞춰 커스텀 코딩 없이 적용 가능합니다.
자동화: QA, 테스트, 접근성, 반복적인 CAPTCHA 인식이 병목이 되는 모든 상황에 유용합니다.

결론

이 워크플로우는 AI 기반 이미지 이해를 활용해 대화형 인터페이스로 CAPTCHA 이미지를 효율적으로 해석 및 자동화합니다. 대량의 CAPTCHA를 처리하거나, 다른 자동화에 CAPTCHA 풀이를 통합하거나, 수동 입력의 번거로움을 줄이고 싶은 누구에게나 확장 가능한 솔루션입니다.