Mange chatbots kan nu søge på nettet, men de kan stadig give forældede eller unøjagtige oplysninger af forskellige årsager. Disse modeller er afhængige af træningsdata med en fast vidensgrænse, hvilket betyder, at de kun "kender" information, der er tilgængelig indtil det tidspunkt. Når søgeværktøjer i realtid ikke aktiveres (uanset om det skyldes beregningsmæssige omkostningsbegrænsninger, tekniske fejl eller problemer med forespørgselsklassificering), falder chatbotten tilbage på denne statiske vidensbase, som muligvis ikke længere afspejler aktuelle fakta.
Selv når søgefunktionen fungerer som tilsigtet, kan chatbotten utilsigtet anvende og reproducere disse fejl i sine svar, hvis søgeresultaterne indeholder modstridende påstande, misinformation eller kilder af lav kvalitet.
Letvægtsmodeller, der er optimeret til hastighed og effektivitet snarere end omfattende nøjagtighed, er mere tilbøjelige til hallucinationer og faktuelle fejl end deres modstykker i fuld størrelse. Disse systemer kan også kæmpe med komplekse eller nuancerede forespørgsler, der kræver multimodal ræsonnement eller involverer nicheinformation, der ikke er velindekseret eller let kan findes gennem standard websøgninger.
