AI Captcha-bildlösare

Översikt

Detta arbetsflöde, med titeln “Captcha Solver”, är utformat för att automatisera processen att lösa CAPTCHA-bilder som skickas av en användare. Flödet möjliggör ett konversationellt gränssnitt där användare kan ladda upp en CAPTCHA-bild och ta emot den tolkade texten eller koden, vilket gör det särskilt användbart för uppgifter som kräver skalbar och automatiserad CAPTCHA-igenkänning.

Steg-för-steg-flöde

1. Användarintroduktion och välkomstmeddelande

• Trigger: När en chattsession öppnas startar arbetsflödet med noden Chat Opened Trigger.
• Välkomstmeddelande: Denna trigger skickar sessionen vidare till en Message Widget, som visar en vänlig hälsning och instruktioner. Meddelandet berättar för användaren:
  “Detta är en CAPTCHA-lösare 🤩. För att hjälpa dig, vänligen skicka en bild 📷 som innehåller CAPTCHA:n du behöver hjälp med. Jag kommer att analysera bilden och försöka lösa CAPTCHA:n åt dig. När du har skickat bilden kommer jag att göra mitt bästa för att tolka den text eller de siffror som visas och ge dig lösningen 🧠🔍.”
• Visa: Meddelandet skickas sedan till chattutgången så att användaren ser det direkt vid anslutning.

2. Hantering av användarinmatning

• Ta emot inmatning: Chat Input-noden samlar in användarens inmatning, vilket kan omfatta text och filuppladdningar (t.ex. bilder).
• Filuppladdning: Om användaren skickar en bildfil dirigeras den till två ställen:
  • Prompt Template-komponenten, som referens för promptkonstruktion.
  • Direkt till Generatorn (AI-modell), som behandlar bilder.

3. Förberedelse av prompt

• Promptdesign: Prompt Template-noden använder den uppladdade bilden som {input} i en dynamisk prompt:

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

• Kontextuell inmatning: Prompten är anpassad för att instruera modellen att bara returnera CAPTCHA-koden om sådan finns.

4. AI-behandling

• Generatornod: Den förberedda prompten och den uppladdade bilden skickas till Generator-noden, som använder en stor språkmodell (LLM) med bildinmatningsförmåga.
• Tolkning: AI:n behandlar bilden och returnerar en textutmatning, helst den dechiffrerade CAPTCHA-koden.

5. Leverans av resultat

• Svar: Resultatet från generatorn (den lösta CAPTCHA-koden) skickas till Chat Output-noden, där användaren ser svaret.
• Filbekräftelse: Den ursprungliga bilden skickas också till utgången, så att användaren kan bekräfta vilken bild som behandlades.

Flödesschema (Sammanfattningstabell)

Fördelar och användningsområden

• Skalbarhet: Flödet automatiserar CAPTCHA-lösning, minskar manuellt arbete och möjliggör bulk- eller upprepad behandling.
• Användarvänlighet: Med tydlig introduktion och återkoppling leds användaren steg för steg utan förvirring.
• Integration: Användningen av LLM:er för bild-till-text-konvertering innebär att flödet kan anpassas till många olika CAPTCHA-typer utan specialkodning.
• Automatisering: Användbart för QA, testning, tillgänglighet eller alla sammanhang där repetitiv CAPTCHA-igenkänning annars skulle vara en flaskhals.

Slutsats

Detta arbetsflöde automatiserar effektivt processen att tolka CAPTCHA-bilder via ett konversationellt gränssnitt och utnyttjar AI för bildförståelse. Det är en skalbar lösning för alla som behöver behandla stora mängder CAPTCHA:er, integrera CAPTCHA-lösning i andra automatiseringar, eller helt enkelt minska friktionen vid manuell inmatning.