RefineDocumentsChain，是一种问答链，使用这种链可以突破语言模型的 token 限制，我们可以把一大块文本切分成一组文档，RefineDocumentsChain 可以把这些文档分别交给模型去处理，每次处理一个文档，用上一个文档的处理结果，当前文档还有用户问题作为上下文一同交给模型，最后会得到一个最终版本的答案。

要使用这种链，可以先在 langchain/chains 里面，导入 loadQARefineChain，在程序里，声明的这个 chain ，可以用一下 loadQARefineChain，给它提供一个 model。使用这个 chain 可以问一个问题，比如“宁皓网哪年创建？”。

在终端，执行 node index.mjs，先观察一下调用模型的时候输出的提示，这里输出了两个提示，说明调用了两次语言模型。第一次调用模型的时候，在提示文本里会包含第一个文档的内容，还有用户的问题。得到答案以后，会使用这个答案与下一个文档继续调用模型。

这个 We have provided an existing answer 后面的内容就是使用第一个文档调用模型返回来的文本，它说并没有找到有用的答案。下面是第二个文档里的内容，模型会根据它作为上下文回答用户的问题。

最后得到的结果显示 ninghao.net was created in 2011 ，这里是用英文回答，如果你希望用中文回答，可以自己定义一下 RefineDocumentsChain 使用的这些提示，可以把提示文本全部改成中文。

或者也可以在用户问的这个问答里面，加上一个“用中文回答”，在终端，再运行一下应用，这回返回的答案就会是 “宁皓网创建于2011 年11月10日”。