Mnoho chatbotů nyní dokáže vyhledávat na webu, ale přesto mohou z různých důvodů poskytovat zastaralé nebo nepřesné informace. Tyto modely se spoléhají na trénovací data s pevným datem ukončení znalostí, což znamená, že „znají“ pouze informace dostupné do daného okamžiku. Pokud nejsou spuštěny nástroje pro vyhledávání v reálném čase (ať už kvůli omezením výpočetních nákladů, technickým poruchám nebo problémům s klasifikací dotazů), chatbot se vrací k této statické znalostní bázi, která již nemusí odrážet aktuální fakta.
I když funkce vyhledávání funguje podle očekávání, pokud výsledky vyhledávání obsahují protichůdná tvrzení, dezinformace nebo nekvalitní zdroje, může chatbot tyto chyby neúmyslně přijmout a reprodukovat ve svých odpovědích.
Lehké modely, optimalizované spíše pro rychlost a efektivitu než pro komplexní přesnost, jsou náchylnější k halucinacím a faktickým chybám než jejich plnohodnotné protějšky. Tyto systémy se také mohou potýkat se složitými nebo nuancovanými dotazy, které vyžadují multimodální uvažování nebo zahrnují specifické informace, které nejsou dobře indexovány nebo snadno objevitelné prostřednictvím standardního webového vyhledávání.