Mnoho chatbotov teraz dokáže vyhľadávať na webe, ale stále môžu z rôznych dôvodov poskytovať zastarané alebo nepresné informácie. Tieto modely sa spoliehajú na trénovacie dáta s pevným dátumom uzávierky znalostí, čo znamená, že „poznajú“ iba informácie dostupné do daného bodu. Keď sa nástroje vyhľadávania v reálnom čase nespustia (či už z dôvodu obmedzení výpočtových nákladov, technických porúch alebo problémov s klasifikáciou dopytov), chatbot sa vráti k tejto statickej znalostnej základni, ktorá už nemusí odrážať aktuálne fakty.
Aj keď funkcia vyhľadávania funguje podľa očakávania, ak výsledky vyhľadávania obsahujú protichodné tvrdenia, dezinformácie alebo zdroje nízkej kvality, chatbot môže tieto chyby neúmyselne prijať a reprodukovať vo svojich odpovediach.
Ľahké modely, optimalizované skôr pre rýchlosť a efektívnosť ako pre komplexnú presnosť, sú náchylnejšie na halucinácie a faktické chyby ako ich plnohodnotné náprotivky. Tieto systémy môžu tiež zápasiť so zložitými alebo nuansovanými dopytmi, ktoré vyžadujú multimodálne uvažovanie alebo zahŕňajú špecializované informácie, ktoré nie sú dobre indexované alebo ľahko objaviteľné prostredníctvom štandardného webového vyhľadávania.