Molti chatbot sono ormai in grado di effettuare ricerche sul web, ma possono comunque fornire informazioni obsolete o imprecise per diverse ragioni. Questi modelli si basano su dati di addestramento con una data limite di conoscenza fissa, il che significa che "conoscono" solo le informazioni disponibili fino a quel momento. Quando gli strumenti di ricerca in tempo reale non vengono attivati (a causa di limiti di costo computazionale, guasti tecnici o problemi di classificazione delle query), il chatbot si affida a questa base di conoscenza statica, che potrebbe non riflettere più i fatti attuali.
Anche quando la funzionalità di ricerca funziona come previsto, se i risultati contengono affermazioni contraddittorie, informazioni errate o fonti di bassa qualità, il chatbot potrebbe inavvertitamente adottare e riprodurre questi errori nelle sue risposte.
I modelli leggeri, ottimizzati per velocità ed efficienza piuttosto che per un'accuratezza completa, sono più inclini a inesattezze ed errori fattuali rispetto alle loro controparti complete. Questi sistemi possono anche avere difficoltà con query complesse o sfumate che richiedono un ragionamento multimodale o che coinvolgono informazioni di nicchia non ben indicizzate o facilmente reperibili tramite le normali ricerche sul web.
