Многие современные чатботы умеют осуществлять поиск в интернете, но по-прежнему могут предоставлять устаревшую или неточную информацию по разным причинам. Эти модели используют обучающие данные с фиксированной датой окончания хранения знаний, то есть они «знают» только информацию, доступную до этого момента. Когда инструменты поиска в реальном времени не срабатывают (из-за ограничений вычислительной мощности, технических сбоев или проблем с классификацией запросов), чат-бот возвращается к этой статической базе знаний, которая может больше не отражать актуальные факты.
Даже если функция поиска работает должным образом, если результаты поиска содержат противоречивые утверждения, дезинформацию или источники низкого качества, чат-бот может непреднамеренно перенимать и воспроизводить эти ошибки в своих ответах.
Легковесные модели, оптимизированные для скорости и эффективности, а не для всесторонней точности, более склонны к искажениям и фактическим ошибкам, чем их полноразмерные аналоги. Эти системы также могут испытывать трудности со сложными или нюансированными запросами, требующими многомодального мышления или включающими нишевую информацию, которая плохо индексируется или труднодоступна с помощью стандартного веб-поиска.
