Daugelis pokalbių robotų dabar gali ieškoti internete, tačiau dėl įvairių priežasčių jie vis tiek gali pateikti pasenusią arba netikslią informaciją. Šie modeliai remiasi mokymo duomenimis su fiksuota žinių ribine data, o tai reiškia, kad jie „žino“ tik iki to momento prieinamą informaciją. Kai realiojo laiko paieškos įrankiai neaktyvuojami (dėl skaičiavimo sąnaudų apribojimų, techninių gedimų ar užklausų klasifikavimo problemų), pokalbių robotas remiasi šia statine žinių baze, kuri gali nebeatspindėti dabartinių faktų.
Net kai paieškos funkcija veikia taip, kaip numatyta, jei paieškos rezultatuose yra prieštaringų teiginių, klaidingos informacijos arba žemos kokybės šaltinių, pokalbių robotas gali netyčia pritaikyti ir atkurti šias klaidas savo atsakymuose.
Lengvieji modeliai, optimizuoti greičiui ir efektyvumui, o ne visapusiškam tikslumui, yra labiau linkę į haliucinacijas ir faktines klaidas nei jų pilno dydžio analogai. Šioms sistemoms taip pat gali kilti sunkumų atliekant sudėtingas ar subtilias užklausas, kurioms reikalingas daugiarūšis samprotavimas arba kuriose pateikiama nišinė informacija, kuri nėra gerai indeksuojama arba lengvai randama atliekant standartines paieškas internete.