Daudzi tērzēšanas roboti tagad var meklēt tīmeklī, taču dažādu iemeslu dēļ tie joprojām var sniegt novecojušu vai neprecīzu informāciju. Šie modeļi balstās uz apmācības datiem ar fiksētu zināšanu ierobežojumu, kas nozīmē, ka tie "zina" tikai informāciju, kas pieejama līdz šim brīdim. Ja reāllaika meklēšanas rīki netiek aktivizēti (vai nu skaitļošanas izmaksu ierobežojumu, tehnisku kļūmju, vai vaicājumu klasifikācijas problēmu dēļ), tērzēšanas robots izmanto šo statisko zināšanu bāzi, kas, iespējams, vairs neatspoguļo aktuālos faktus.
Pat ja meklēšanas funkcionalitāte darbojas, kā paredzēts, ja meklēšanas rezultāti satur pretrunīgus apgalvojumus, dezinformāciju vai zemas kvalitātes avotus, tērzēšanas robots var netīšām pieņemt un reproducēt šīs kļūdas savās atbildēs.
Viegla mēroga modeļi, kas optimizēti ātrumam un efektivitātei, nevis visaptverošai precizitātei, ir vairāk pakļauti halucinācijām un faktu kļūdām nekā to pilna izmēra analogi. Šīm sistēmām var būt arī grūtības ar sarežģītiem vai niansētiem vaicājumiem, kuriem nepieciešama multimodāla spriešana vai kuri ietver nišas informāciju, kas nav labi indeksēta vai viegli atrodama, izmantojot standarta tīmekļa meklēšanu.