Viele Chatbots können mittlerweile das Web durchsuchen, liefern aber aus verschiedenen Gründen mitunter veraltete oder ungenaue Informationen. Diese Modelle basieren auf Trainingsdaten mit einem festen Stichtag für den Wissensstand, d. h. sie kennen nur Informationen, die bis zu diesem Zeitpunkt verfügbar waren. Wenn Echtzeit-Suchfunktionen nicht aktiviert werden (sei es aufgrund von Rechenkostenbeschränkungen, technischen Fehlern oder Problemen bei der Suchanfrageklassifizierung), greift der Chatbot auf diese statische Wissensbasis zurück, die möglicherweise nicht mehr den aktuellen Stand der Dinge widerspiegelt.
Selbst wenn die Suchfunktion wie gewünscht funktioniert, kann der Chatbot Fehler in seinen Antworten unbeabsichtigt übernehmen und reproduzieren, wenn die Suchergebnisse widersprüchliche Behauptungen, Fehlinformationen oder minderwertige Quellen enthalten.
Schlanke Modelle, die auf Geschwindigkeit und Effizienz statt auf umfassende Genauigkeit optimiert sind, neigen eher zu Fehlinterpretationen und sachlichen Fehlern als ihre umfangreicheren Pendants. Diese Systeme haben zudem Schwierigkeiten mit komplexen oder differenzierten Anfragen, die multimodales Denken erfordern oder Nischeninformationen betreffen, die nicht gut indexiert oder über Standard-Websuchen nicht leicht auffindbar sind.
