Mange chatboter kan nå søke på nettet, men de kan fortsatt gi utdatert eller unøyaktig informasjon av ulike årsaker. Disse modellene er avhengige av treningsdata med en fast kunnskapsfrist, noe som betyr at de bare «kjenner» til informasjon som er tilgjengelig frem til det tidspunktet. Når søkeverktøy i sanntid ikke utløses (enten det skyldes beregningsmessige kostnadsbegrensninger, tekniske feil eller problemer med spørringsklassifisering), faller chatboten tilbake på denne statiske kunnskapsbasen, som kanskje ikke lenger gjenspeiler gjeldende fakta.
Selv når søkefunksjonaliteten fungerer som tiltenkt, kan chatboten utilsiktet ta i bruk og reprodusere disse feilene i svarene sine hvis søkeresultatene inneholder motstridende påstander, feilinformasjon eller kilder av lav kvalitet.
Lette modeller, optimalisert for hastighet og effektivitet snarere enn omfattende nøyaktighet, er mer utsatt for hallusinasjoner og faktiske feil enn sine fullstore motparter. Disse systemene kan også slite med komplekse eller nyanserte spørringer som krever multimodal resonnement eller involverer nisjeinformasjon som ikke er godt indeksert eller lett å finne gjennom standard nettsøk.