Många chattrobotar kan nu söka på webben, men de kan fortfarande tillhandahålla föråldrad eller felaktig information av olika anledningar. Dessa modeller förlitar sig på träningsdata med ett fast kunskapsstoppdatum, vilket innebär att de bara "känner till" information som är tillgänglig fram till den tidpunkten. När sökverktyg i realtid inte aktiveras (oavsett om det beror på beräkningskostnader, tekniska fel eller problem med frågeklassificering) faller chattroboten tillbaka på denna statiska kunskapsbas, som kanske inte längre återspeglar aktuella fakta.
Även när sökfunktionen fungerar som avsett, om sökresultaten innehåller motstridiga påståenden, felinformation eller källor av låg kvalitet, kan chattroboten oavsiktligt anta och reproducera dessa fel i sina svar.
Lättviktsmodeller, optimerade för hastighet och effektivitet snarare än omfattande noggrannhet, är mer benägna att få hallucinationer och faktafel än sina fullstora motsvarigheter. Dessa system kan också kämpa med komplexa eller nyanserade frågor som kräver multimodalt resonemang eller involverar nischinformation som inte är välindexerad eller lätt att upptäcka genom vanliga webbsökningar.