Muitos chatbots agora conseguem pesquisar na web, mas ainda assim, podem fornecer informações desatualizadas ou imprecisas por diversos motivos. Esses modelos dependem de dados de treinamento com uma data limite de conhecimento fixa, o que significa que eles "conhecem" apenas as informações disponíveis até aquele momento. Quando as ferramentas de busca em tempo real não são acionadas (seja por limitações de custo computacional, falhas técnicas ou problemas de classificação de consultas), o chatbot recorre a essa base de conhecimento estática, que pode não refletir mais os fatos atuais.
Mesmo quando a funcionalidade de busca funciona como esperado, se os resultados da busca contiverem afirmações conflitantes, informações incorretas ou fontes de baixa qualidade, o chatbot pode inadvertidamente adotar e reproduzir esses erros em suas respostas.
Modelos leves, otimizados para velocidade e eficiência em vez de precisão abrangente, são mais propensos a alucinações e erros factuais do que suas contrapartes completas. Esses sistemas também podem ter dificuldades com consultas complexas ou cheias de nuances que exigem raciocínio multimodal ou envolvem informações específicas que não são bem indexadas ou facilmente encontradas por meio de buscas padrão na web.
