Paljud vestlusrobotid saavad nüüd veebist otsida, kuid siiski võivad nad erinevatel põhjustel pakkuda aegunud või ebatäpset teavet. Need mudelid tuginevad treeningandmetele, millel on fikseeritud teadmiste piirväärtus, mis tähendab, et nad "teavad" ainult seni kättesaadavat teavet. Kui reaalajas otsingutööriistu ei käivitata (olgu see siis arvutuskulude piirangute, tehniliste tõrgete või päringute klassifitseerimise probleemide tõttu), tugineb vestlusrobot sellele staatilisele teadmistebaasile, mis ei pruugi enam kajastada ajakohaseid fakte.
Isegi kui otsingufunktsioon töötab ettenähtud viisil, võib vestlusrobot tahtmatult neid vigu oma vastustes omaks võtta ja reprodutseerida, kui otsingutulemused sisaldavad vastuolulisi väiteid, valeinformatsiooni või madala kvaliteediga allikaid.
Kergekaalulised mudelid, mis on optimeeritud kiiruse ja tõhususe, mitte aga igakülgse täpsuse jaoks, on hallutsinatsioonide ja faktivigade suhtes altid rohkem kui nende täissuuruses analoogid. Need süsteemid võivad samuti raskusi keeruliste või nüansirikaste päringutega, mis nõuavad multimodaalset arutluskäiku või hõlmavad nišiinfot, mis pole hästi indekseeritud või tavaliste veebiotsingute abil kergesti leitav.