template=refine_prompt_template,
)
initial_qa_template = (
    "Context information is below. \n"
    "---------------------\n"
    "{context_str}"
    "\n---------------------\n"
    "Given the context information and not prior knowledge, "
    "answer the question: {question}\nYour answer should be in Italian.\n"
)
initial_qa_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["context_str", "question"], template=initial_qa_template
)
chain = load_qa_chain(OpenAI(temperature=0), chain_type="refine", return_refine_steps=True,
                     question_prompt=initial_qa_prompt, refine_prompt=refine_prompt)
chain({"input_documents": docs, "question": query}, return_only_outputs=True)
{'intermediate_steps': ['\nIl presidente ha detto che Justice Breyer ha dedicato la sua vita al servizio di questo paese e ha reso omaggio al suo servizio.',
  "\nIl presidente ha detto che Justice Breyer ha dedicato la sua vita al servizio di questo paese, ha reso omaggio al suo servizio e ha sostenuto la nomina di una top litigatrice in pratica privata, un ex difensore pubblico federale e una famiglia di insegnanti e agenti di polizia delle scuole pubbliche. Ha anche sottolineato l'importanza di avanzare la libertà e la giustizia attraverso la sicurezza delle frontiere e la risoluzione del sistema di immigrazione.",
rtdocs_stable/api.python.langchain.com/en/stable/modules/chains/index_examples/question_answering.html