De nombreux chatbots peuvent désormais effectuer des recherches sur le web, mais ils peuvent néanmoins fournir des informations obsolètes ou inexactes pour diverses raisons. Ces modèles s'appuient sur des données d'entraînement dont la date limite de mise à jour est fixée, ce qui signifie qu'ils ne « connaissent » que les informations disponibles jusqu'à cette date. Lorsque les outils de recherche en temps réel ne sont pas sollicités (en raison de contraintes de ressources de calcul, de défaillances techniques ou de problèmes de classification des requêtes), le chatbot utilise cette base de connaissances statique, qui peut ne plus refléter les faits actuels.
Même lorsque la fonction de recherche fonctionne correctement, si les résultats contiennent des affirmations contradictoires, des informations erronées ou proviennent de sources de faible qualité, le chatbot peut, par inadvertance, reproduire ces erreurs dans ses réponses.
Les modèles légers, optimisés pour la vitesse et l'efficacité plutôt que pour une exactitude exhaustive, sont plus sujets aux erreurs factuelles et aux hallucinations que leurs homologues plus complets. Ces systèmes peuvent également avoir des difficultés avec les requêtes complexes ou nuancées qui nécessitent un raisonnement multimodal ou qui portent sur des informations de niche mal indexées ou difficiles à trouver via les recherches web classiques.
