在AWS SAM（Serverless Application Model）中，Lambda函数之间共享文件可以通过以下解决方法实现：

1. 创建一个存储桶（S3 bucket）来存储共享文件。可以使用AWS CLI或AWS控制台创建存储桶。

2. 在SAM模板中定义一个S3存储桶资源，如下所示：

Resources:
  SharedBucket:
    Type: AWS::S3::Bucket
    Properties:
      BucketName: my-shared-bucket

3. 在需要访问共享文件的Lambda函数的IAM角色中，添加允许访问S3存储桶的权限。可以在SAM模板中定义一个IAM角色资源，并将其分配给Lambda函数，如下所示：

Resources:
  MyLambdaFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Role: !Ref MyLambdaFunctionRole
      ...
      
  MyLambdaFunctionRole:
    Type: AWS::IAM::Role
    Properties:
      ...
      Policies:
        - PolicyName: S3AccessPolicy
          PolicyDocument:
            Version: 2012-10-17
            Statement:
              - Effect: Allow
                Action:
                  - s3:GetObject
                  - s3:PutObject
                Resource: !Sub arn:aws:s3:::my-shared-bucket/*

4. 在Lambda函数代码中，可以使用AWS SDK（如Boto3）来访问共享文件。以下是一个Python示例：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    s3 = boto3.client('s3')
    response = s3.get_object(Bucket='my-shared-bucket', Key='shared-file.txt')
    file_content = response['Body'].read().decode('utf-8')
    
    # 处理共享文件内容
    # ...
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Shared file processed successfully'
    }

在这个示例中，Lambda函数使用Boto3客户端来访问S3存储桶中的共享文件。可以根据需求来处理共享文件的内容。

这样，不同的Lambda函数就可以通过共享的S3存储桶来访问和共享文件了。