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AI CAPTCHA Assistant Documentation 🤖

KOREAN | ENGLISH

KOREAN

📚 개요

AI CAPTCHA Assistant는 다양한 종류의 시각적 문제를 해결하는 프롬프트입니다. CAPTCHA 해독부터 영수증 텍스트 추출, 수학 문제 해결까지 다양한 작업을 처리할 수 있으며, JSON 형식의 깔끔한 응답을 제공합니다.

🎯 주요 기능

  • 왜곡된/취소선이 있는 CAPTCHA 해독
  • reCAPTCHA 텍스트 추출
  • 수학 연산 문제 해결
  • 영수증/문서 텍스트 추출
  • 질문-답변 형식의 문제 해결
  • 다국어(한국어/영어) 지원

💻 사용 방법

  1. 시스템 프롬프트 적용

    • 시스템 프롬프트를 GPT-4(타 LLM 가능)에 적용
    • 프롬프트 적용 후에는 이미지와 함께 요청 전송

  2. 이미지 준비

    • 지원 형식: PNG, JPEG, GIF
    • 최대 크기: 5MB
    • 최소 해상도: 300x300px

  3. 요청 형식

{
    "image": "base64_encoded_image_or_url",
    "options": {
        "message": "추가적인 컨텍스트 또는 요구사항",
        "language": "ko|en|auto"
    }
}
  1. 응답 해석
{
    "type": "CAPTCHA 유형",
    "answer": "추출된 답변",
    "confidence": 신뢰도_점수,
    "details": {
        "language": "언어",
        "contains_numbers": boolean,
        "contains_letters": boolean,
        "requires_calculation": boolean
    }
}

📋 지원하는 유형 및 예시

유형 예시 이미지 설명 예상 응답
취소선 CAPTCHA Strikethrough CAPTCHA 취소선이 그어진 숫자 인식 {"type": "strikethrough_captcha", "answer": "327896", "confidence": 0.98}
문서 질문형 Receipt Question 영수증에서 특정 정보 추출 {"type": "receipt_question", "answer": "생일상용", "confidence": 0.95}
영수증 계산 Receipt Calculation 영수증 금액 계산 {"type": "receipt_calculation", "answer": "20000", "confidence": 0.99}
수학 CAPTCHA Math CAPTCHA 수학 연산 해결 {"type": "math_captcha", "answer": "23", "confidence": 0.96}
reCAPTCHA reCAPTCHA 왜곡된 단어 인식 {"type": "recaptcha_text", "answer": "arch dsjcbka", "confidence": 0.97}

🔍 성능 최적화 팁

  1. 이미지 품질 최적화

    • 밝기와 대비가 적절해야 함
    • 깨끗한 배경
    • 텍스트가 명확하게 보여야 함

  2. 컨텍스트 제공

    • 문제의 유형을 명시적으로 설명
    • 필요한 경우 언어 지정
    • 특별한 요구사항 명시

  3. 응답 처리

    • confidence 점수가 0.9 미만인 경우 재시도 권장
    • 복잡한 문제는 여러 번 시도하여 결과 비교

💡 성능 개선 가능성

신뢰도(confidence)가 낮거나 틀린 결과를 보이는 경우, 해당 이미지와 특이점을 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 또는 사전 지식 데이터베이스에 저장하여 활용할 수 있습니다.

이러한 방식으로 유사한 케이스 발생 시 오답률을 낮추고 신뢰도를 향상시킬 수 있습니다.

⚠️ 제한사항

  • 이미지 품질이 매우 낮은 경우 인식률 저하
  • 복잡한 수식이나 기호는 인식이 어려울 수 있음
  • 심하게 왜곡된 텍스트는 정확도가 떨어질 수 있음
  • 동시에 여러 개의 문제가 포함된 경우 처리 어려움

ENGLISH

📚 Overview

AI CAPTCHA Assistant is a prompt designed to solve various types of visual challenges. From CAPTCHA decoding to receipt text extraction and math problem solving, it handles various tasks and provides clean JSON format responses.

🎯 Key Features

  • Decode distorted/strikethrough CAPTCHAs
  • Extract reCAPTCHA text
  • Solve mathematical operations
  • Extract receipt/document text
  • Process question-answer challenges
  • Multi-language support (Korean/English)

💻 How to Use

  1. Apply System Prompt

    • Apply system prompt Applies to GPT-4 (other LLMs available)
    • Send requests with images after prompt application

  2. Image Preparation

    • Supported formats: PNG, JPEG, GIF
    • Maximum size: 5MB
    • Minimum resolution: 300x300px

  3. Request Format

{
    "image": "base64_encoded_image_or_url",
    "options": {
        "message": "Additional context or requirements",
        "language": "ko|en|auto"
    }
}
  1. Response Interpretation
{
    "type": "CAPTCHA type",
    "answer": "extracted answer",
    "confidence": confidence_score,
    "details": {
        "language": "language",
        "contains_numbers": boolean,
        "contains_letters": boolean,
        "requires_calculation": boolean
    }
}

📋 Supported Types and Examples

Type Example Image Description Expected Response
Strikethrough CAPTCHA Strikethrough CAPTCHA Recognize numbers with strikethrough {"type": "strikethrough_captcha", "answer": "327896", "confidence": 0.98}
Document Question Receipt Question Extract specific information from receipt {"type": "receipt_question", "answer": "생일상용", "confidence": 0.95}
Receipt Calculation Receipt Calculation Calculate receipt amounts {"type": "receipt_calculation", "answer": "20000", "confidence": 0.99}
Math CAPTCHA Math CAPTCHA Solve mathematical operation {"type": "math_captcha", "answer": "23", "confidence": 0.96}
reCAPTCHA reCAPTCHA Recognize distorted words {"type": "recaptcha_text", "answer": "arch dsjcbka", "confidence": 0.97}

🔍 Performance Optimization Tips

  1. Image Quality Optimization

    • Appropriate brightness and contrast
    • Clean background
    • Clear text visibility

  2. Context Provision

    • Explicitly describe problem type
    • Specify language when needed
    • State special requirements

  3. Response Handling

    • Retry recommended if confidence score is below 0.9
    • Compare results of multiple attempts for complex problems

💡 Performance Improvement Possibility

When encountering low confidence or incorrect results, the images and their peculiarities can be stored in a RAG (Retrieval-Augmented Generation) or prior knowledge database. This approach can help reduce error rates and improve confidence scores when similar cases occur.

⚠️ Limitations

  • Recognition rate decreases with very low image quality
  • Complex formulas or symbols may be difficult to recognize
  • Severely distorted text may result in lower accuracy
  • Difficulty handling multiple problems simultaneously

🔄 Updates

  • v1.0.0 (2024-10-26): Initial release
  • v1.0.1 (2024-10-26): Added Korean language support