Mnogi chatbotovi sada mogu pretraživati web, ali i dalje mogu pružiti zastarjele ili netočne informacije iz različitih razloga. Ovi modeli oslanjaju se na podatke za obuku s fiksnim datumom prekida znanja, što znači da "znaju" samo informacije dostupne do tog trenutka. Kada se alati za pretraživanje u stvarnom vremenu ne aktiviraju (bilo zbog ograničenja računalnih troškova, tehničkih kvarova ili problema s klasifikacijom upita), chatbot se vraća na ovu statičku bazu znanja, koja možda više ne odražava trenutne činjenice.
Čak i kada funkcija pretraživanja radi kako je predviđeno, ako rezultati pretraživanja sadrže sukobljene tvrdnje, dezinformacije ili izvore niske kvalitete, chatbot može nenamjerno usvojiti i reproducirati te pogreške u svojim odgovorima.
Lagani modeli, optimizirani za brzinu i učinkovitost, a ne za sveobuhvatnu točnost, skloniji su halucinacijama i činjeničnim pogreškama od svojih pandana pune veličine. Ovi sustavi također se mogu boriti sa složenim ili nijansiranim upitima koji zahtijevaju multimodalno zaključivanje ili uključuju nišne informacije koje nisu dobro indeksirane ili lako otkrivene putem standardnih web pretraživanja.