Workflowbeschrijving: Captcha Oplosser

Overzicht

Deze workflow, getiteld “Captcha Oplosser”, is ontworpen om het proces van het oplossen van CAPTCHA-afbeeldingen die door een gebruiker worden gestuurd te automatiseren. De flow biedt een conversatie-interface waarbij gebruikers een CAPTCHA-afbeelding kunnen uploaden en de geïnterpreteerde tekst of code ontvangen. Dit is vooral handig voor taken die schaalbare en geautomatiseerde CAPTCHA-herkenning vereisen.

Stapsgewijze Flow

1. Gebruikersaanmelding en welkomstbericht

• Trigger: Wanneer een chatsessie wordt geopend, start de workflow met de Chat Opened Trigger node.
• Welkomstbericht: Deze trigger geeft de sessie door aan een Message Widget, die een vriendelijke begroeting en instructies toont. Het bericht vertelt de gebruiker:
  “Dit is een CAPTCHA-oplosser 🤩. Om je te helpen, stuur me alsjeblieft een afbeelding 📷 met de CAPTCHA waarbij je hulp nodig hebt. Ik zal de afbeelding analyseren en proberen de CAPTCHA voor je op te lossen. Zodra je de afbeelding stuurt, zal ik mijn best doen om de getoonde tekst of cijfers te interpreteren en je de oplossing te geven 🧠🔍.”
• Weergave: Het bericht wordt vervolgens naar de chatoutput gestuurd, zodat de gebruiker het direct bij het deelnemen ziet.

2. Gebruikersinvoer verwerken

• Invoer ontvangen: De Chat Input node verzamelt gebruikersinvoer, wat tekst en bestandsuploads (zoals afbeeldingen) kan omvatten.
• Bestand uploaden: Als de gebruiker een afbeeldingsbestand stuurt, wordt dit naar twee plaatsen gestuurd:
  • Het Prompt Template component, als referentie voor het opbouwen van de prompt.
  • Direct naar de Generator (AI-model), die afbeeldingen verwerkt.

3. Promptvoorbereiding

• Promptontwerp: De Prompt Template node gebruikt de geüploade afbeelding als {input} in een dynamische prompt:

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

• Contextuele invoer: De prompt is afgestemd om het model te instrueren alleen de CAPTCHA-code terug te geven indien aanwezig.

4. AI-verwerking

• Generator-node: De voorbereide prompt en de geüploade afbeelding worden doorgestuurd naar de Generator node, die een Large Language Model (LLM) met beeldinvoer gebruikt.
• Interpretatie: De AI verwerkt de afbeelding en retourneert een tekstuitvoer, idealiter de ontcijferde CAPTCHA-code.

5. Resultaat leveren

• Antwoord: Het resultaat van de generator (de opgeloste CAPTCHA-code) wordt verzonden naar de Chat Output node, waar de gebruiker het antwoord ziet.
• Bestandsecho: De originele afbeelding wordt ook naar de output gestuurd, zodat gebruikers kunnen bevestigen welke afbeelding is verwerkt.

Flowdiagram (samenvattende tabel)

Voordelen en Toepassingen

• Schaalbaarheid: De flow automatiseert het oplossen van CAPTCHA’s, vermindert handmatige inspanning en maakt bulk- of herhaalde verwerking mogelijk.
• Gebruiksvriendelijk: Met duidelijke onboarding en feedback worden gebruikers stap voor stap begeleid zonder verwarring.
• Integratie: Het gebruik van LLM’s voor beeld-naar-tekst conversie betekent dat de flow zich kan aanpassen aan veel verschillende CAPTCHA-types zonder maatwerk.
• Automatisering: Handig voor QA, testen, toegankelijkheid of elke context waarin herhaalde CAPTCHA-herkenning anders een knelpunt zou vormen.

Conclusie

Deze workflow automatiseert efficiënt het interpreteren van CAPTCHA-afbeeldingen via een conversatie-interface, waarbij AI wordt benut voor beeldherkenning. Het is een schaalbare oplossing voor iedereen die grote aantallen CAPTCHA’s moet verwerken, CAPTCHA-oplossing wil integreren in andere automatiseringen, of simpelweg de handmatige invoer wil verminderen.