Veel chatbots kunnen tegenwoordig het web doorzoeken, maar toch kunnen ze om verschillende redenen verouderde of onjuiste informatie verstrekken. Deze modellen zijn gebaseerd op trainingsdata met een vaste kennisafkapdatum, wat betekent dat ze alleen informatie "kennen" die tot dat moment beschikbaar was. Wanneer realtime zoekfuncties niet worden geactiveerd (bijvoorbeeld door beperkingen in de rekenkracht, technische storingen of problemen met de queryclassificatie), grijpt de chatbot terug op deze statische kennisbasis, die mogelijk niet langer de actuele feiten weerspiegelt.
Zelfs als de zoekfunctionaliteit naar behoren werkt, kan de chatbot onbedoeld tegenstrijdige beweringen, onjuiste informatie of bronnen van lage kwaliteit overnemen en reproduceren in zijn antwoorden als de zoekresultaten deze bevatten.
Lichtgewicht modellen, geoptimaliseerd voor snelheid en efficiëntie in plaats van volledige nauwkeurigheid, zijn gevoeliger voor verwarring en feitelijke fouten dan hun grotere tegenhangers. Deze systemen kunnen ook moeite hebben met complexe of genuanceerde zoekopdrachten die multimodale redenering vereisen of betrekking hebben op niche-informatie die niet goed is geïndexeerd of gemakkelijk te vinden is via standaard webzoekopdrachten.
