Sok chatbot képes ma már keresni a weben, de különböző okokból továbbra is elavult vagy pontatlan információkat szolgáltathatnak. Ezek a modellek fix tudáshatáridővel rendelkező betanítási adatokra támaszkodnak, ami azt jelenti, hogy csak az addig a pontig elérhető információkat „ismerik”. Amikor a valós idejű keresőeszközök nem aktiválódnak (akár számítási költségkorlátok, technikai hibák vagy lekérdezés-besorolási problémák miatt), a chatbot erre a statikus tudásbázisra támaszkodik, amely már nem feltétlenül tükrözi az aktuális tényeket.
Még ha a keresési funkció a tervek szerint működik is, ha a keresési eredmények ellentmondó állításokat, félretájékoztatást vagy alacsony minőségű forrásokat tartalmaznak, a chatbot véletlenül átveheti és reprodukálhatja ezeket a hibákat a válaszaiban.
A könnyűsúlyú modellek, amelyeket a sebességre és a hatékonyságra, nem pedig az átfogó pontosságra optimalizáltak, hajlamosabbak a hallucinációkra és a tényszerű hibákra, mint teljes méretű társaik. Ezek a rendszerek nehezen boldogulhatnak összetett vagy árnyalt lekérdezésekkel, amelyek multimodális érvelést igényelnek, vagy olyan niche információkat tartalmaznak, amelyek nem jól indexeltek vagy nem könnyen megtalálhatók a standard webes kereséseken keresztül.
