"\n\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 libert√† e la giustizia attraverso la sicurezza delle frontiere, la risoluzione del sistema di immigrazione, la protezione degli americani LGBTQ+ e l'approvazione dell'Equality Act. Ha inoltre sottolineato l'importanza di lavorare insieme per sconfiggere l'epidemia di oppiacei e per investire in America, educare gli americani, far crescere la forza lavoro e costruire l'economia dal"}The map-rerank Chain‚ÄãThis sections shows results of using the map-rerank Chain to do question answering with sources.chain = load_qa_chain(OpenAI(temperature=0), chain_type="map_rerank", return_intermediate_steps=True)query = "What did the president say about Justice Breyer"results = chain({"input_documents": docs, "question": query}, return_only_outputs=True)results["output_text"]    ' The President thanked Justice Breyer for his service and honored him for dedicating his life to serve the country.'results["intermediate_steps"]    [{'answer': ' The President thanked Justice Breyer for his service and honored him for dedicating his life to serve the country.',      'score': '100'},     {'answer': ' This document does not answer the question', 'score': '0'},     {'answer': ' This document does not answer the question', 'score': '0'},     {'answer': ' This document does not answer the question', 'score': '0'}]Custom PromptsYou can also use your own prompts with this chain. In this example, we will respond in Italian.from langchain.output_parsers import RegexParseroutput_parser = RegexParser(    regex=r"(.*?)\nScore: (.*)",    output_keys=["answer", "score"],)prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the question
Here we walk through how to use LangChain for question answering over a list of documents. Under the hood we'll be using our Document chains.
Here we walk through how to use LangChain for question answering over a list of documents. Under the hood we'll be using our Document chains. ->: "\n\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 libert√† e la giustizia attraverso la sicurezza delle frontiere, la risoluzione del sistema di immigrazione, la protezione degli americani LGBTQ+ e l'approvazione dell'Equality Act. Ha inoltre sottolineato l'importanza di lavorare insieme per sconfiggere l'epidemia di oppiacei e per investire in America, educare gli americani, far crescere la forza lavoro e costruire l'economia dal"}The map-rerank Chain‚ÄãThis sections shows results of using the map-rerank Chain to do question answering with sources.chain = load_qa_chain(OpenAI(temperature=0), chain_type="map_rerank", return_intermediate_steps=True)query = "What did the president say about Justice Breyer"results = chain({"input_documents": docs, "question": query}, return_only_outputs=True)results["output_text"]    ' The President thanked Justice Breyer for his service and honored him for dedicating his life to serve the country.'results["intermediate_steps"]    [{'answer': ' The President thanked Justice Breyer for his service and honored him for dedicating his life to serve the country.',      'score': '100'},     {'answer': ' This document does not answer the question', 'score': '0'},     {'answer': ' This document does not answer the question', 'score': '0'},     {'answer': ' This document does not answer the question', 'score': '0'}]Custom PromptsYou can also use your own prompts with this chain. In this example, we will respond in Italian.from langchain.output_parsers import RegexParseroutput_parser = RegexParser(    regex=r"(.*?)\nScore: (.*)",    output_keys=["answer", "score"],)prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the question