Wiele chatbotów może obecnie przeszukiwać sieć, ale nadal z różnych powodów mogą dostarczać nieaktualne lub niedokładne informacje. Modele te opierają się na danych treningowych z ustaloną datą graniczną wiedzy, co oznacza, że „znają” tylko informacje dostępne do tego momentu. Gdy narzędzia wyszukiwania w czasie rzeczywistym nie są uruchamiane (czy to z powodu ograniczeń kosztów obliczeniowych, awarii technicznych, czy problemów z klasyfikacją zapytań), chatbot opiera się na tej statycznej bazie wiedzy, która może już nie odzwierciedlać aktualnych faktów.
Nawet gdy funkcja wyszukiwania działa zgodnie z przeznaczeniem, jeśli wyniki wyszukiwania zawierają sprzeczne twierdzenia, dezinformacje lub źródła niskiej jakości, chatbot może nieumyślnie przejąć i odtworzyć te błędy w swoich odpowiedziach.
Lekkie modele, zoptymalizowane pod kątem szybkości i wydajności, a nie kompleksowej dokładności, są bardziej podatne na halucynacje i błędy rzeczowe niż ich pełnowymiarowe odpowiedniki. Systemy te mogą również mieć problemy ze złożonymi lub niuansowymi zapytaniami, które wymagają rozumowania multimodalnego lub obejmują niszowe informacje, które nie są dobrze zindeksowane lub łatwe do odnalezienia za pomocą standardowych wyszukiwań w sieci.
