Banyak chatbot sekarang dapat melakukan pencarian web, tetapi tetap saja, mereka dapat memberikan informasi yang usang atau tidak akurat karena berbagai alasan. Model-model ini bergantung pada data pelatihan dengan tanggal batas pengetahuan tetap, artinya mereka hanya "mengetahui" informasi yang tersedia hingga saat itu. Ketika alat pencarian waktu nyata tidak diaktifkan (baik karena kendala biaya komputasi, kegagalan teknis, atau masalah klasifikasi kueri), chatbot akan kembali menggunakan basis pengetahuan statis ini, yang mungkin tidak lagi mencerminkan fakta terkini.
Bahkan ketika fungsi pencarian bekerja sebagaimana mestinya, jika hasil pencarian berisi klaim yang bertentangan, informasi yang salah, atau sumber berkualitas rendah, chatbot mungkin secara tidak sengaja mengadopsi dan mereproduksi kesalahan ini dalam responsnya.
Model ringan, yang dioptimalkan untuk kecepatan dan efisiensi daripada akurasi komprehensif, lebih rentan terhadap halusinasi dan kesalahan faktual daripada model berukuran penuh. Sistem ini juga dapat kesulitan dengan kueri yang kompleks atau bernuansa yang membutuhkan penalaran multimodal atau melibatkan informasi khusus yang tidak terindeks dengan baik atau mudah ditemukan melalui pencarian web standar.
