Nhiều chatbot hiện nay có thể tìm kiếm trên web, nhưng vẫn có thể cung cấp thông tin lỗi thời hoặc không chính xác vì nhiều lý do. Các mô hình này dựa trên dữ liệu huấn luyện với một ngày cắt kiến thức cố định, nghĩa là chúng chỉ "biết" thông tin có sẵn cho đến thời điểm đó. Khi các công cụ tìm kiếm thời gian thực không được kích hoạt (cho dù do hạn chế về chi phí tính toán, lỗi kỹ thuật hoặc vấn đề phân loại truy vấn), chatbot sẽ quay lại cơ sở kiến thức tĩnh này, vốn có thể không còn phản ánh các sự kiện hiện tại.
Ngay cả khi chức năng tìm kiếm hoạt động như mong muốn, nếu kết quả tìm kiếm chứa các tuyên bố mâu thuẫn, thông tin sai lệch hoặc nguồn chất lượng thấp, chatbot có thể vô tình tiếp nhận và tái tạo những lỗi này trong phản hồi của nó.
Các mô hình nhẹ, được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu quả hơn là độ chính xác toàn diện, dễ bị ảo giác và sai sót về mặt thực tế hơn so với các mô hình đầy đủ chức năng. Các hệ thống này cũng có thể gặp khó khăn với các truy vấn phức tạp hoặc tinh tế đòi hỏi suy luận đa phương thức hoặc liên quan đến thông tin chuyên biệt không được lập chỉ mục tốt hoặc dễ dàng tìm thấy thông qua các tìm kiếm web tiêu chuẩn.